A Motivational Interviewing Intervention to Promote CRC Screening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Appalachian Kentuckians suffer a disproportionate incidence and mortality from colorectal cancer (CRC) and are screened at lower rates (35%) compared with 47% of Kentuckians. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the efficacy of a motivational interviewing intervention delivered by trained Lay Health Advisors on CRC screening. METHOD: Eligible participants recruited from an emergency department (ED) completed a baseline survey and were randomized to either the control or the motivational interviewing intervention provided by Lay Health Advisors. Follow-up surveys were administered 3 and 6 months after baseline. To evaluate potential differences in treatment and control groups, t tests, χ2, and Mann-Whitney U tests were used. RESULTS: At either the 3- or 6-month assessment, there was no difference in the CRC screening by group (χ2 = 0.13, P = .72). There was a significant main effect for the study group in the susceptibility to CRC model; regardless of time, those in the intervention group reported approximately 1-point higher perceived susceptibility to CRC, compared with controls (est. b = 0.68, P = .038). Age and financial adequacy had a significant effect related to CRC screening. Older participants (est. b = 0.09, P = .014) and those who reported financial inadequacy (est. b = 2.34, P = .002) reported more screening barriers. CONCLUSION: This pilot study elucidated important factors influencing the uptake of CRC for an ED transient population and this may be useful in the design of future interventions using motivational interviewing in EDs. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Nurses can provide information about CRC screening guidelines and provide referrals to appropriate screening resources in the community.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».