Evaluating the effectiveness of physician counseling to promote physical activity in Mexico: an effectiveness-implementation hybrid study
Notice bibliographique
Résumé
Integrating physical activity (PA) counseling in routine clinical practice remains a challenge. The purpose of this study was to evaluate the implementation and effectiveness of a pragmatic strategy aimed to improve physician PA counseling and patient PA. An effectiveness-implementation type-2 hybrid design was used to evaluate a 3-h training (i.e., implementation strategy-IS) to increase physician use of the 5-As (assess, advise, agree, assist, arrange) for PA counseling (i.e., clinical intervention-CI) and to determine if the CI improved patient PA. Patients of trained and untrained physicians reported on PA and quality of life pre-post intervention. Medical charts (N = 1700) were examined to assess the proportion of trained physicians that used the 5-As. The RE-AIM framework informed our evaluation. 305/322 of eligible physicians participated in the IS (M age = 40 years, 52% women) and 683/730 of eligible patients in the CI (M age = 49 years, 77% women). The IS was adopted by all state regions and cost ~ $20 Mexican pesos (US$1) per provider trained. Physician adoption of any of the 5-As improved from pre- to post-training (43 vs. 52%, p < .01), with significant increases in the use of assessment (43 vs. 52%), advising (25 vs. 39%), and assisting with barrier resolution (7 vs. 15%), but not in collaborative goal setting (13 vs. 17%) or arranging for follow-up (1 vs. 1%). Patient PA and quality of life did not improve. The IS intervention was delivered with high fidelity at a low cost, but appears to be insufficient to lead to broad adoption of the CI.
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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 | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».