Opposition and opportunity: Reported challenges and changes to practice within the context of the exercise is medicine canada initiative
Notice bibliographique
Résumé
Exercise is Medicine Canada (EIMC) is a national initiative aimed at increasing the number of health care providers (HCPs) assessing, counseling and prescribing exercise as part of routine health care visits. The purpose of this paper is to examine HCP's biggest perceived challenges in promoting exercise, how they intended to overcome these challenges, and to determine whether physicians followed through on proposed changes to their practice following an EIMC training workshop. As part of a larger EIMC evaluation, data from 181 HCPs (52% physicians) was drawn from questionnaires administered at training workshops. This data generated 249 challenge-statements and 75 statements about how HCPs planned to overcome these challenges. The most common challenges reported were patients' lack of interest (28% of total responses), lack of time (18%) and HCPs' lack of knowledge (12%). To overcome these challenges, HCPs reported that they would discuss exercise with more patients (55%), and increase use of exercise-related resources (32%). Data from 47 physicians generated 93 statements regarding proposed changes to practice immediately following the workshop. Primary responses included actively prescribe specific exercises (27%) and discuss in more depth (26%). At follow-up 2-3 months later, 88 statements were generated, with 46% reflective of at least one of the proposed changes, and 40% reflecting changes that were different than originally proposed. These findings suggest that despite challenges HCPs are looking to overcome these hurdles, and that the changes made reflect both the training received, as well as ways in which physicians are managing their clinical reality.Acknowledgments: Supported by the Lawson Foundation
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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 | 0,010 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».