Impact of a Behavioral-Based Intervention on Inspiratory Muscle Training Prescription by a Multidisciplinary Team
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Our goal was to compare behavioral- and information-based interventions aimed at increasing prescription of inspiratory muscle training (IMT) for people with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) by interdisciplinary teams during pulmonary rehabilitation (PR). METHODS: Six hospital PR programs were randomly assigned to a behavioral- or information-based intervention. Both interventions provided evidence supporting IMT and its prescription details. However, the behavioral-based intervention focused on barriers and challenges to IMT prescription informed by a nationwide survey and the theory of planned behavior (TPB). It included hands-on practice and content, in part, was driven by learners' questions. In contrast, the information-based intervention delivered information in a typical didactic education session followed by a demonstration and question period. It was supplemented with evidence-based research articles. The primary outcome was the change in prescription rate of IMT for COPD patients by determining the difference during the 6 months preceding compared to the 6 months during the interventions. RESULTS: Sixty-one health professionals and 488 COPD outpatients within 6 PR programs participated. No COPD patients were prescribed IMT at any of the sites during the 6-month preintervention phase. The behavioral-based intervention resulted in an IMT prescription rate of 10.2% to people with COPD, whereas the information-based intervention resulted in no IMT prescriptions. DISCUSSION: A behavioral-based intervention that is based on TPB and addresses challenges identified by health professionals is more effective than a traditional lecture approach to increase health professionals' prescription of IMT for patients with COPD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».