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Enregistrement W4206827048 · doi:10.2196/29035

Movement as Medicine for Cardiovascular Disease Prevention: Pilot Feasibility Study of a Physical Activity Promotion Intervention for At-Risk Patients in Primary Care

2021· article· en· W4206827048 sur OpenAlexvenueno aff
Keegan Knittle, Sarah J. Charman, Sophie O'Connell, Leah Avery, Michael Catt, Falko F. Sniehotta, Michael I. Trenell

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotivational interviewingPsychological interventionMedicineHealth promotionFamily medicineHealth careIntervention (counseling)Promotion (chess)DiseasePrimary careNursingPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical activity (PA) can reduce cardiovascular disease (CVD) risk factors, and although primary care settings offer a large reach to promote PA and reduce CVD risk, primary health care professionals may lack self-efficacy and tools to effectively promote PA in practice. Movement as Medicine for CVD Prevention is a suite of 2 theory-based, web-based behavioral interventions-one for health care professionals and one for patients-which may offer a pathway for promoting PA and reducing CVD risk in primary care. OBJECTIVE: This study aims to examine the feasibility and possible effects of Movement as Medicine for CVD Prevention. METHODS: This nonrandomized pilot study recruited participants from primary care organizations in the Northeast of England. Enrolled health care professionals followed a theory-based, web-based course on PA counseling and motivational interviewing techniques. After the course, health care professionals delivered behavior change consultations based on motivational interviewing to inactive individuals with >20% risk of developing CVD within 10 years. Patients were then given access to a website based on self-determination and self-regulation theories, which targeted increased levels of PA. Outcomes were assessed at baseline and after 3 months, and patient data were analyzed on an intention-to-treat basis in a multiple imputation data set. RESULTS: Recruitment rates of primary care organizations fell below expectations. A total of 11 health care professionals from 3 enrolled primary care organizations completed the web-based course and reported increases in important theoretical determinants of PA promotion in practice (eg, self-efficacy, Cohen d=1.24, 95% CI 0.67-1.80; and planning, Cohen d=0.85, 95% CI -0.01 to 1.69). A total of 83 patients were enrolled in the study, and 58 (70%) completed both the baseline and 3-month assessments. Compared with baseline, patients had higher levels of objective (Cohen d=0.77, 95% CI 0.13-1.41) but not subjective (Cohen d=0.40, 95% CI -0.03 to 0.83) moderate to vigorous PA at 3 months. Patients also reported higher levels of the PA determinants of intention, self-efficacy, intrinsic motivation, and action planning and action control at 3 months (effect sizes ranged from Cohen d=0.39 to 0.60). CONCLUSIONS: The Movement as Medicine for CVD Prevention intervention seems to have the potential to improve patient PA behaviors and important determinants of health care professionals' PA promotion practices. However, the recruitment rates of primary care organizations in this study were low and would need to be increased to examine the efficacy of the program. This study offers several insights into improving the feasibility of this primary care PA promotion pathway. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN14582348; http://www.isrctn.com/ISRCTN14582348.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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