An Evaluation of the Behaviour-Change Techniques Used on Canadian Cancer Centre Web Sites to Support Physical Activity Behaviour for Breast Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer centre Web sites can be a useful tool for distributing information about the benefits of physical activity for breast cancer (bca) survivors, and they hold potential for supporting health behaviour change. However, the extent to which cancer centre Web sites use evidence-based behaviour change techniques to foster physical activity behaviour among bca survivors is currently unknown. The aim of our study was to evaluate the presentation of behaviour-change techniques on Canadian cancer centre Web sites to promote physical activity behaviour for bca survivors. Methods: All Canadian cancer centre Web sites (n = 39) were evaluated by two raters using the Coventry, Aberdeen, and London–Refined (calo-re) taxonomy of behaviour change techniques and the eEurope 2002 Quality Criteria for Health Related Websites. Descriptive statistics were calculated. Results: The most common behaviour change techniques used on Web sites were providing information about consequences in general (80%), suggesting goal-setting behaviour (56%), and planning social support or social change (46%). Overall, Canadian cancer centre Web sites presented an average of M = 6.31 behaviour change techniques (of 40 that were coded) to help bca survivors increase their physical activity behaviour. Evidence of quality factors ranged from 90% (sites that provided evidence of readability) to 0% (sites that provided an editorial policy). Conclusions: Our results provide preliminary evidence that, of 40 behaviour-change techniques that were coded, fewer than 20% were used to promote physical activity behaviour to bca survivors on cancer centre Web sites, and that the most effective techniques were inconsistently used. On cancer centre Web sites, health promotion specialists could focus on emphasizing knowledge mobilization efforts using available research into behaviour-change techniques to help bca survivors increase their physical activity.
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 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 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».