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Enregistrement W2754095499 · doi:10.2196/mededu.7587

A Web-Based Lifestyle Medicine Curriculum: Facilitating Education About Lifestyle Medicine, Behavioral Change, and Health Care Outcomes

2017· article· en· W2754095499 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth Pegg Frates, Ryan Xiao, Deepa Sannidhi, Yasamina McBride, Tracie McCargo, Theodore A. Stern

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueObesity and Health Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLifestyle medicinePsychological interventionMedicineSpecialtyCurriculumIntervention (counseling)Behavior changeAlternative medicinePreventive healthcareGerontologyMedical educationFamily medicinePsychologyNursingPublic healthPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lifestyle medicine is the science and application of healthy lifestyles as interventions for the prevention and treatment of disease, and has gained significant momentum as a specialty in recent years. College is a critical time for maintenance and acquisition of healthy habits. Longer-term, more intensive web-based and in-person lifestyle medicine interventions can have a positive effect. Students who are exposed to components of lifestyle medicine in their education have improvements in their health behaviors. A semester-long undergraduate course focused on lifestyle medicine can be a useful intervention to help adopt and sustain healthy habits. OBJECTIVE: To describe a novel, evidence based curriculum for a course teaching the concepts of Lifestyle Medicine based on a web-based course offered at the Harvard Extension School. METHODS: The course was delivered in a web-based format. The Lifestyle Medicine course used evidence based principles to guide students toward a "coach approach" to behavior change, increasing their self-efficacy regarding various lifestyle-related preventive behaviors. Students are made to understand the cultural trends and national guidelines that have shaped lifestyle medicine recommendations relating to behaviors. They are encouraged to engage in behavior change. Course topics include physical activity, nutrition, addiction, sleep, stress, and lifestyle coaching and counseling. The course addressed all of the American College of Preventive Medicine/American College of Lifestyle Medicine competencies save for the competency of office systems and technologies to support lifestyle medicine counseling. RESULTS: The course was well-received, earning a ranking of 4.9/5 at the school. CONCLUSIONS: A novel, semester-long course on Lifestyle Medicine at the Harvard Extension School is described. Student evaluations suggest the course was well-received. Further research is needed to evaluate whether such a course empowers students to adopt behavior changes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,442 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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