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Enregistrement W2208403392

The transtheoretical model and strategies of European fitness professionals to support clients in changing health-related behaviour: A survey study

2015· article· en· W2208403392 sur OpenAlexaff
Scotty Butcher, Tyler B. Judd, Chad Benko, Karla J. Horvey, Alissa D. Pshyk

Notice bibliographique

RevueJournal of Fitness Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranstheoretical modelHealth professionalsBehaviour changePsychologyPopulationApplied psychologyBehavior changeMedicineNursingMedical educationHealth careSocial psychologyEnvironmental healthPsychological intervention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The transtheoretical model of behaviour change (TTM) is often used to understand and predict changes in health related behaviour, for example exercise behaviour and eating behaviour. Fitness professionals like personal trainers typically service and support clients in improving multiple types of health-related behaviour. Research on the population of European fitness professionals in general is lacking. And studies on strategies used by fitness professionals to support clients in changing health-related behaviour is even more scarce. The purpose of this paper is to present the first explorative European study on this subject. Methods: An online survey was performed using the European Register for Exercise Professionals (EREPS), counting 6,681 professionals (January 2015). Most professionals are personal trainers, with a total of 5,222. Additionally there are 1,620 level 3 fitness instructors and 39 at level 5 (exercise for health specialist). Professionals of five countries were surveyed in the first quarter of 2015. The survey was send out by email to 3,497 fitness professionals. Results: In total 178 fitness professionals participated. European fitness professionals use a mix of strategies to support behaviour change of health related behaviours. The most addressed type of behaviour was exercise, followed by nutrition. The support mainly focused on clients in the preparation and action stage of the TTM. Reaching the desired goal and too expensive were the main reasons for relapse with respectively 51.7% and 38.3%. Conclusion: European fitness professionals use a wide range of strategies to support clients in changing health-related behaviour. This study draws a first picture of the used strategies within the TTM framework. Future research should focus on other frameworks for behaviour change and other populations, for example fitness professionals on other parts of the world. Ultimately, research should test the effectiveness of strategies to increase the adoption and maintenance of health-related behaviour of clients, and client retention of professionals.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,305
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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