Exploration of Barriers and Facilitators to Implementing Best Practice in Exercise Medicine in Primary Pediatric Care—Pediatrician Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite the known health benefits of physical activity (PA), few primary care pediatricians discuss, evaluate, or prescribe PA for children. The goal of this study was to examine pediatricians' thoughts and practices related to child PA and the perceived facilitators and barriers to implementing PA evaluation and prescription in pediatric primary care clinics. METHODS: The Consolidated Framework for Implementation Research was used to explore implementation barriers and facilitators. A mixed-method design combined questionnaires and focus groups with 27 pediatricians. RESULTS: Despite the pediatricians' beliefs that PA is important for patients, there was wide practice variability in their approaches to discussing PA. Several perceived barriers to implementing PA evaluation and prescription were identified, including lack of knowledge and training, managing time for PA with multiple demands, the need for a team approach and simple PA tools and resources, support for patient tailoring of PA messaging, and a need for PA best practice champions. CONCLUSION: The identified barriers to implementing evidence in PA suggest several directions for improvement, including a care-team approach; quick, inexpensive, and simple PA tools; community PA partnerships; PA training in medical education; evidence-based strategies; and PA directories for families. These efforts could facilitate the implementation of PA best practices in pediatrics.
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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 | 0,018 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».