Exploring health coaching and mindfulness as levers for transformation in health: stakeholder perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health coaching (HC) and mindfulness (MFN) are proven interventions for mobilizing patients' inner resources and are slowly being integrated into public primary care. Since 2015 the medical community in Gibsons BC has integrated physician-led HC and MFN-based programs into team-based care. This exploratory study aimed to understand the mechanisms by which these rural programs helped both patients and clinicians, and to elicit priorities for future study in these fields. METHODS: Using a qualitative participant-engaged constructivist approach in focus groups and large-group graphic facilitation, we elicited perspectives from patients and their physicians during a 1-day event held in September 2018. Thematic analysis of transcripts using Nvivo identified emergent themes that were regularly reviewed with coresearchers, and member checked with participants via online videoconferences held at 6 weeks and 4 months postevent. RESULTS: We identified six main themes relating to the successful implementation of these programs: (i) accessibility and affordability, (ii) offering a toolbox of practical skills, (iii) providing attuned and openhearted care, (iv) generating hope and self-efficacy, (v) experiencing a shared humanity and connection, and (vi) addressing the health of the whole person. CONCLUSION: These themes highlight critical qualities of HC and MFN programs when implemented in a Medicare system. Key features include reducing stigma around mental health through making programs physician-led and a natural part of primary care, enriching accessibility through public funding, and enhancing patient agency through cultivating embodied awareness, self-compassion, and interpersonal skills. These themes inform the next steps to support upscaling these programs to other communities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».