Physical activity promotion in primary care: a Utopian quest?
Notice bibliographique
Résumé
The health benefits of physical activity (PA) are acknowledged and promoted by the scientific community, especially within primary care. However, there is little evidence that such promotion is provided in any consistent or comprehensive format. Brief interventions (i.e. discussion, negotiation or encouragement) and exercise referral schemes (i.e. patients being formally referred to a PA professional) are the two dominant approaches within primary care. These cost-effective interventions can generate positive changes in health outcomes and PA levels in inactive patients who are at increased risk for non-communicable diseases. Their success relies on the acceptability and efficiency of primary care professionals to deliver PA counselling. To this end, appropriate training and financial support are crucial. Similarly, human resourcing and synergy between the different stakeholders must be addressed. To obtain maximum adherence, specific populations should be targeted and interventions adapted to their needs. Key enablers include motivational interviewing, social support and multi-disciplinary approaches. Leadership and lines of accountability must be clearly delineated to ensure the success of the initiatives promoting PA in primary care. The synergic and multisectoral action of several stakeholders, especially healthcare professionals, will help overcome physical inactivity in a sustainable way.
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 | 0,035 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».