‘When you put the Group and the Running Together. . .’: A Qualitative Examination of Participant Experiences of the Canadian Run to Quit program
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Run to Quit is a national community-based program that combines smoking cessation support with physical activity through learn to run group-based curriculum, self-help and smoking cessation materials. The program is currently in a three-year scaling up phase. Aims: The aim of the current study is to explore participant experiences of the Run to Quit program after its first year, and identify potential areas of improvement for future iterations of the program. Methods: Participants (n = 55) were interviewed over the phone at the end of the 10-week program. Participant interviews were recorded and transcribed. A thematic analysis was conducted. Results/Findings: Participants were satisfied with the program. Strengths of the program were the group aspect, supervised participation and the running. Weaknesses were seen as the variability in walking and running abilities and inadequate engagement by the Smokers Helpline. Many people who successfully quit smoking reported using additional quit aids. Non-completers of the program gave mostly logistical and personal reasons for dropout. Conclusions: Overall, Run to Quit was well received by participants. Multiple health behaviour interventions at a scalable level appear feasible. Based on participant feedback, key recommendations to improve the program in the future include greater tailoring to walking or running preference, and increasing engagement with the Smokers Helpline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».