Physical Activity Assessment and Counseling
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Primary health care providers (PHCP) are excellent resources to address the prevalent problem of inactivity in the population. Some studies provided information on physical activity counselling (PAC) in Canadian primary care contexts, but none used medical chart audits to collect data. They focused primarily on primary care physicians (PCPs), without including other PHCP. Thus, the purpose of this study was to i) quantify the assessment of PA level, PAC provided and referral to kinesiologists performed by PHCP of patients treated in Quebec Family Medicine Groups (FMGs); ii) identify the determinants of the assessment of PA level performed and PAC provided by PHCP. METHODS: An 18 months retrospective medical chart review was performed by trained research personnel using a standardized grid to obtain information about PHCP’s practice, the number of kinesiologist referrals and patients’ comorbidities. Sociodemographic data were self-declared in a questionnaire. Patients’ leisure PA was determined using the Canadian Community Health questionnaire and quality of life with the Short Form-36. RESULTS: Forty one PCPs (48±10 years, 63% of female), 24 nurses (36±12 years, 92% of female) and 439 patients (58±14 years, 66% of female, BMI 29±6 kg.m2, 56% of inactive) from 10 Quebec FMGs were recruited between 2009 and 2012. According to chart audits, PCPs referred 0.2 % of patients to a kinesiologist. Almost, 52% of patients had their PA level assessed during the last 18 months, but only 22% received PAC by one of the PHCP. More exactly, PCPs performed PAC with 15% of their patients and nurses with 18%. In multivariate analysis, 34% of the PAC’s performed by at least one PHCP variance was explained by : [OR (95%CI)] PA level assessment [4.32 (2.37-7.85)], overweight/obese status [3.21 (1.46-7.10)], type 2 Diabetes/Pre-Diabetes status [2.84 (1.51-5.37)], PHCPs experience [0.97 (0.94-0.99)], patient’s annual family income 55 000 $ [0.56 (0.32-0.97)], number of nurses’ encounters [1.22 (1.10-1.35)] and patient’s physical component of the quality of life [1.06 (1.03-1.10)]. CONCLUSION : Although the majority of patients were inactive, the assessment of PA and PAC is low in the Quebec FMGs. Initiatives to help PHCP and more resources to assess PA level and provide PAC should be favor in FMGs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».