The Effectiveness of an Online Learning Strategy on Changing Physical Activity Counseling Practice in Nurses
Notice bibliographique
Résumé
Background Nurses may be well poised for providing physical activity guidance and support to patients. Purpose The purposes of this study were to examine the effectiveness of a concise, evidence based online learning modules strategy (OLMS) for improving nurses’ physical activity counselling. Methods 68 nurses were randomly assigned to either an OLMS group or control group. The OLMS group completed a series of six online learning modules aimed at improving physical activity counselling practice. Results The OLMS group, compared to the control group, showed a trend for improvement in Physical Activity Counselling Practice ( p = .063) after controlling for baseline values, and significant improvement in (a) Self-efficacy for Physical Activity Counselling ( p = .001), (b) Knowledge of Physical Activity Guidelines, ( p = .031), and (c) Perceived Benefits of Physical Activity Counselling ( p = .014) over the course of the intervention. No significant change was found for Barriers for Providing Physical Activity Counselling ( p > .05). Conclusions The OLMS tested may be an effective means for improving self-efficacy, knowledge, and perceived benefits of physical activity counselling, suggesting the utility of online learning strategies for improving nurses’ physical activity counselling practice. Given barriers to providing physical activity counselling were not affected by the intervention, future interventions and policy change could target these barriers specifically in order to give nurses more tools and time for reaching patients and addressing physical activity counselling in practice.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».