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Enregistrement W2806544843 · doi:10.1249/01.mss.0000535300.16032.66

HealtheSteps Process Evaluation

2018· article· en· W2806544843 sur OpenAlexaffabout
Wendy Blunt, Dawn P. Gill, Brendan Riggin, Judith Belle Brown, Robert J. Petrella

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupPsychologyPedometerMarital statusMedicinePhysical therapyGerontologyMedical educationPhysical activityEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HealtheSteps is a 6-month lifestyle program, whereby participants at risk for chronic disease meet bi-monthly with a trained HealtheSteps coach to set prescriptions in the areas of physical activity, exercise, and healthy eating. PURPOSE: A process evaluation was conducted alongside a pragmatic randomized controlled trial to explore the acceptability of delivering HealtheSteps to participants at risk for chronic disease by members of the community working at primary care and health services organizations in Southwestern Ontario. METHODS: Data for the process evaluation included interviews with trained HealtheSteps coaches post-program (month 6) and interviews with participants, 6 months post- program (month 12). All coach interviews (n=12) and a purposeful sample of participant interviews (n=13) were analyzed separately. The sample of participant interviews were selected based on maximum variation in terms of site location, age, gender, ethnicity, marital status, education, occupation, body mass index, average daily step count, and self- rated health. Transcripts were read through by the research team; key themes and exemplar quotes to support these themes were then identified and summarized. RESULTS: Coaches found HealtheSteps was easy to deliver as the focus was only on three key risk factors for chronic disease. Coaches noted group sessions, ensuring participants had the same coach at every session, and evaluating participant readiness prior to beginning the program, could improve the program for future delivery. Participants spoke positively of their coaches and found the program promoted accountability over their healthy lifestyle changes through tracking progress and step counts on the pedometer, and meeting with their coach. Participant suggestions to improve the program included providing pedometers for participants to continue to monitor physical activity, and providing opportunities for the participants to be accountable to their lifestyle changes long-term, once the formal in-person coaching sessions are complete. CONCLUSIONS: HealtheSteps is an acceptable program for improving the lifestyle habits of individuals at risk for chronic disease. Moving forward, the suggestions for improving the program delivery do not require significant changes to the program protocol.

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)0,196
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,207
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1960,207
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,006

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 Opus0,379
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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