Education in stroke prevention: efficacy of an educational counselling intervention to increase knowledge in stroke survivors.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Motivational interviewing and stages of change are approaches to increasing knowledge and effecting behavioural change. This study examined the application of this approach on stroke knowledge acquisition and changing individual lifestyle risk factors in an outpatient clinic. METHODS: RCT in which 200 participants were allocated to an education-counselling interview (ECI) or a control group. ECI group participants mapped their individual risk factors on a stage of change model and received an appointment to the next group lifestyle class. Participants completed a stroke knowledge questionnaire at baseline (T1), post-appointment, and three months (T3) post-appointment. Passive to active changes in lifestyle behaviour were self-reported at three months. RESULTS: There was a statistically significant difference between groups from T1 toT3 in stroke knowledge (p < 0.001). While there was a significant shift from a passive to active stage of change for the overall study sample (p < 0.000), there was no significant difference between groups on the identified risk factors. CONCLUSIONS: Although contact with patients in ambulatory clinical settings is limited due to time constraints, it is still possible to improve knowledge and initiate lifestyle changes utilizing motivational interviewing and a stage of change model. Stroke nurses may wish to consider these techniques in their practice setting.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».