Health Care Providers’ Perspectives on Promoting Physical Activity and Exercise in Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Health care providers (HCPs) are entrusted with providing credible health-related information to their patients/clients. Patients/clients who receive physical activity and exercise (PAE) advice from an HCP typically increase their PAE level. However, most HCPs infrequently discuss PAE or prescribe PAE, due to the many challenges (e.g., time, low confidence) they face during regular patient care. The purpose of this study was to ascertain HCPs’ perspectives of what could be done to promote PAE in health care. HCPs (n = 341) across Nova Scotia completed an online self-reflection survey regarding their current PAE practices and ideas to promote PAE. The sample consisted of 114 physicians, 114 exercise professionals, 65 dietitians, and 48 nurses. Quantitative textual analysis (frequency of theme ÷ number of respondents) was performed to identify common themes to promote PAE in health care. In the pooled sample, the primary theme cited was to increase the availability of community programs (24.1% of respondents), followed by more educational opportunities for providers (22.5%), greater promotion of PAE from HCPs (17.1%), reducing financial barriers experienced by patients/clients (16.3%), and increasing availability of qualified exercise professionals (15.0%). Altogether, increased PAE education and greater availability of affordable community PAE programs incorporating qualified exercise professionals, would reduce barriers preventing routine PAE promotion and support the promotion of PAE in Nova Scotia.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».