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Enregistrement W2155831788 · doi:10.1375/jsc.5.1.7

A Qualitative Perspective on Multiple Health Behaviour Change: Views of Smoking Cessation Advisors Who Promote Physical Activity

2010· article· en· W2155831788 sur OpenAlexaff
Emma Everson-Hock, Adrian Taylor, Michael Ussher, Guy Faulkner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Smoking Cessation · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmoking cessationPerspective (graphical)Thematic analysisFeelingFocus groupQualitative researchPsychologyPhysical activityIdentity (music)Behaviour changeApplied psychologyBehavior changeQualitative propertySocial psychologyMedicineIntervention (counseling)SociologyPhysical therapyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There are mixed views on whether smoking cessation advisors should focus only on quitting smoking or also promote simultaneous health behaviour changes (e.g., diet, physical activity), but no studies have qualitatively examined the views and vicarious experiences of such health professionals. Semi-structured interviews were conducted with 11 trained smoking cessation advisors who promote physical activity to their clients. The data were categorised into themes using thematic analysis supported by qualitative data analysis software. We report themes that were related to why advisors promote multiple health behaviour change and issues in timing. Physical activity could be promoted as a cessation aid and also as part of a holistic lifestyle change consistent with a nonsmoker identity, thereby increasing feelings of control and addressing fear of weight gain. Multiple changes were promoted pre-quit, simultaneously and post-quit, and advisors asserted that it is important to focus on the needs and capabilities of individual clients when deciding how to time multiple changes. Also, suggesting that PA was a useful and easily performed cessation aid rather than a new behaviour (i.e., structured exercise that may seem irrelevant) may help some clients to avoid a sense of overload.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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