Use of the Health Improvement Card by Chinese physical therapy students: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the perceptions of Chinese physical therapy students on use of the Health Improvement Card (HIC) as a clinical tool to assess lifestyle and prescribe health education to others. The biometrics and health indices/attributes/lifestyles of these students were also evaluated with self-administration of the HIC. After a tutorial on the HIC and its clinical application, physical therapy students (n = 82) from two Chinese universities, completed the Chinese translation of the HIC followed by a questionnaire on students' perceptions of it. Second, they invited a friend/relative to complete the HIC. Then, they provided feedback on the HIC's strengths and challenges related to its administration. The data were analyzed with descriptive statistics and content thematic analysis. Response rate of self-completed HICs was 100% (n = 82) and that of questionnaires was 99% (n = 81). Participants' age range was 20-34 years; mean body mass index (BMI) was 23.9±5.4 for men and 20.5±2.6 kg/m2 for women. Generally, participants had low-risk BMIs (82%) and blood pressures (BPs) (91%), moderate-risk dietary habits (90%), but fewer had low-risk exercise habits (41%). Of 81 friends/relatives who participated, 25% had high-risk exercise habits. Student participants concurred the HIC is useful in developing lifestyle education programs. Challenges included uncertainty about obtaining laboratory data, serving-size quantities and confidence to effect lifestyle change in others. Although students appeared receptive to assessing health and lifestyle behaviors using the HIC, they reported being unconfident to prescribe long-term effective lifestyle advice. We recommend introducing the HIC in physical therapy curricula as an effective way of sensitizing emerging physical therapists to their responsibility to assess health/attributes/lifestyle non-communicable diseases (NCDs) risk factors. Prescribing lifestyle education/counselling warrants greater curricular focus. Further research will establish how HIC data and information can be effectively used as a clinical assessment and education tool to target health and lifestyle, and track behavior change over time.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».