Do practitioners and friends support patients with coronary heart disease in lifestyle change? a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthy lifestyles help to prevent coronary heart disease (CHD) but outcomes from secondary prevention interventions which support lifestyle change have been disappointing. This study is a novel, in-depth exploration of patient factors affecting lifestyle behaviour change within an intervention designed to improve secondary prevention for patients with CHD in primary care using personalised tailored support. We aimed to explore patients' perceptions of factors affecting lifestyle change within a trial of this intervention (the SPHERE Study), using semi-structured, one-to-one interviews, with patients in general practice. METHODS: Interviews (45) were conducted in purposively selected general practices (15) which had participated in the SPHERE Study. Individuals, with CHD, were selected to include those who succeeded in improving physical activity levels and dietary fibre intake and those who did not. We explored motivations, barriers to lifestyle change and information utilised by patients. Data collection and analysis, using a thematic framework and the constant comparative method, were iterative, continuing until data saturation was achieved. RESULTS: We identified novel barriers to lifestyle change: such disincentives included strong negative influences of social networks, linked to cultural norms which encouraged consumption of 'delicious' but unhealthy food and discouraged engagement in physical activity. Findings illustrated how personalised support within an ongoing trusted patient-professional relationship was valued. Previously known barriers and facilitators relating to support, beliefs and information were confirmed. CONCLUSIONS: Intervention development in supporting lifestyle change in secondary prevention needs to more effectively address patients' difficulties in overcoming negative social influences and maintaining interest in living healthily.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».