Evaluation of Online Learning Modules for Improving Physical Activity Counseling Skills, Practices, and Knowledge of Oncology Nurses
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To examine the effectiveness of online learning modules for improving physical activity counseling practices among oncology nurses. . DESIGN: Randomized, controlled trial. . SETTING: Online. . SAMPLE: 54 oncology nurses. . METHODS: Oncology nurses were randomly assigned to the learning modules group or control group. The learning modules group completed six online learning modules and quizzes focused on physical activity for cancer survivors, general physical activity principles, and motivational interviewing. . MAIN RESEARCH VARIABLES: Percentage of cancer survivors counseled, self-efficacy for physical activity counseling, knowledge of physical activity, and perceived barriers and benefits of physical activity counseling. . FINDINGS: Analyses of covariance revealed no significant difference between the learning modules and control groups in the percentage of cancer survivors that oncology nurses counseled. Significant differences were found in self-efficacy for physical activity counseling and perceived barriers to physical activity counseling at postintervention. . CONCLUSIONS: The online learning intervention tested in this study improved some parameters of physical activity counseling but did not increase the percentage of cancer survivors that oncology nurses counseled. Additional pilot work is needed to refine the intervention. . IMPLICATIONS FOR NURSING: This study suggests the potential utility of an evidence-based online learning strategy for oncology nurses that includes information on physical activity and its benefits in cancer survivorship. The findings offer a framework on how to implement physical activity counseling skills in oncology nursing practice.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».