Effect of Community Support on the Implementation of Primary Health Care-Based Measurement of Alcohol Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alcohol measurement delivered by health care providers in primary health care settings is an efficacious and cost-effective intervention to reduce alcohol consumption among patients. However, this intervention is not yet routinely implemented in practice. Community support has been recommended as a strategy to stimulate the delivery of alcohol measurement by health care providers, yet evidence on the effectiveness of community support in this regard is scarce. The current study used a pre-post quasi-experimental design in order to investigate the effect of community support in three Latin American municipalities in Colombia, Mexico, and Peru on health care providers’ rates of measuring alcohol consumption in their patients. The analysis is based on the first 5 months of implementation. Moreover, the study explored possible mechanisms underlying the effects of community support, through health care providers’ awareness of support, as well as their attitudes, subjective norms, self-efficacy, and subsequent intention toward delivering the intervention. An ANOVA test indicated that community support had a significant effect on health care providers’ rates of measuring alcohol consumption in their patients (F (1, 259) = 4.56, p = 0.034, ηp2 = 0.018). Moreover, a path analysis showed that community support had a significant indirect positive effect on providers’ self-efficacy to deliver the intervention (b = 0.07, p = 0.008), which was mediated through awareness of support. Specifically, provision of community support resulted in a higher awareness of support among health care providers (b = 0.31, p < 0.001), which then led to higher self-efficacy to deliver brief alcohol advice (b = 0.23, p = 0.010). Results indicate that adoption of an alcohol measurement intervention by health care providers may be aided by community support, by directly impacting the rates of alcohol measurement sessions, and by increasing providers’ self-efficacy to deliver this intervention, through increased awareness of support. Trial Registration ID: NCT03524599; Registered 15 May 2018; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03524599
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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 | 0,004 | 0,017 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».