Investigating the motivational interviewing techniques and behaviour change techniques in physical activity counselling sessions: Preliminary results
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 20 years, there has been a wealth of research on the implementation and evaluation of physical activity promoting interventions (Kahn et al., 2002). Among these is Physical Activity Counselling (PAC), an individual, face-to-face intervention that uses a Motivational Interviewing (MI) counselling style and other behaviour change techniques for eliciting physical activity behaviour change (Fortier et al., 2007; Fortier, William, et al., 2011). Recently, the Behaviour Change Technique Taxonomy version 1 (BCTTv1) was developed to provide an agreed and standard method of describing intervention content (Michie et al., 2013). Given the poor representation of MI in the BCTTv1 and its proven effectiveness for changing health behaviours (Lundahl et al., 2013), a recent conceptual review was conducted to identify relational and content techniques specific to MI (Hardcastle, Fortier, Blake, & Hagger, 2016). Therefore, the purpose of this study is to identify and quantify the specific BCTs and MI techniques applied during PAC sessions. Videotaped recordings of six PAC sessions were analyzed. Results indicated that the most utilized BCTs include 3.1 Social support (unspecified) (k=6), 1.1 Goal setting (behaviour) (k=4) and 1.2 Problem Solving (k=3). The most utilized relational techniques of MI include Open-ended questions (k=6), Affirmation (k=6), Reflective statements (k=6), Summary statements (k=6) and Permission to provide information and advice (k=5), whereas Consider change options (k=4) and Values exploration (k=3) were the content techniques of MI most frequently used. These preliminary findings shed light on the techniques applied and the relational-content interplay during PAC.
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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 | 0,029 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».