Acceptability of a computer-tailored and pedometer-based socio-cognitive intervention in a secondary coronary heart disease prevention program: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
When developing an innovative intervention, its acceptability to patients, health care professionals and managers must be considered to ensure the implementation into practice. This study aims to identify factors influencing the acceptability of a computer-tailored and pedometer-based socio-cognitive intervention for patients with heart disease. Focus group interviews were conducted in two outlying regions of the province of Quebec (Canada). The Theory of Planned Behavior formed the theoretical basis of the interview guide. Two researchers performed verbatim analysis independently until consensus was achieved. The sample included 44 participants divided into six groups (patients n = 7 + 8, health care professionals n = 8 + 8, managers n = 6 + 7). Health care professionals and managers mentioned benefits concerning partners’ opportunity to improve assessment and monitoring. Patients believed the intervention could be useful to improve adherence to physical activity. Additional benefits indicated were self-monitoring behavior and improved health-related outcomes. However, patients expressed concern about the online security, fearing possible data breach. Some clinicians felt the pedometer may not be able to evaluate physical activities other than walking. With regard to behavioral control, a web application and pedometer must be easy to use and compatible with services already in place. Further barriers include level of literacy, cost and the various difficulties associated with wearing a pedometer. Findings suggest that, to improve the acceptability of a computer-tailored and pedometer-based socio-cognitive intervention, users must be assured of a secure website, validated, affordable and easy-to-use pedometers, and an intervention adapted to their level of literacy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».