Fitness Facility Staff Can Be Trained to Deliver a Motivational Interviewing-Informed Diabetes Prevention Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Training programs must be evaluated to understand whether the training was successful at enabling staff to implement a program with fidelity. This is especially important when the training has been translated to a new context. The aim of this community case study was to evaluate the effectiveness of the in-person Small Steps for Big Changes training for fitness facility staff using the 4-level Kirkpatrick training evaluation model. Methods: Eight staff were trained to deliver the motivational interviewing-informed Small Steps for Big Changes program for individuals at risk of developing type 2 diabetes. Between August 2019 and March 2020, 32 clients enrolled in the program and were allocated to one of the eight staff. The Kirkpatrick 4-level training evaluation model was used to guide this research. Level one assessed staff satisfaction to the training on a 5-point scale. Level two assessed staff program knowledge and motivational interviewing knowledge/skills. Level three assessed staff behaviors by examining their use of motivational interviewing with each client. Level four assessed training outcomes using clients' perceived satisfaction with their staff and basic psychological needs support both on 7-point scales. Results: Staff were satisfied with the training (M = 4.43; SD = 0.45; range = 3.86–4.71). All learning measures demonstrated high post-training scores that were retained at implementation follow-up. Staff used motivational interviewing skills in practice and delivered the program at a client-centered level (≥6; M = 6.34; SD = 0.83; range = 3.75–7.80). Overall, clients perceived staff supported their basic psychological needs (M = 6.55; SD = 0.64; range = 6.17–6.72) and reported high staff satisfaction scores (M = 6.88; SD = 0.33; range = 6–7). Conclusion: The Small Steps for Big Changes training was successful and fitness facility staff delivered a motivational interviewing-informed program. While not all staff operated at a client-centered level, clients perceived their basic psychological needs to be supported. Findings support the training for future scale-up sites. Community fitness staff represent a feasible resource through which to run evidence-based counseling programs.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».