Counsellor-client interactions in a physical activity behavioural intervention for adults with disabilities: A State Space Grid analysis study
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundPhysical activity (PA) counselling research has mainly focused on identifying which behavior change techniques (BCTs) are delivered by a counsellor. Less is known about how BCTs are received by clients. State Space Grids (SSG) is a dynamic system method that can be used to study counsellor-client interactions by examining frequencies, durations and sequences of BCT delivery and receipt. This study demonstrates how to use SSG to characterize counsellor-client interactions during a PA behavioural support intervention for adults with disabilities. Methods This secondary data analysis study used data from adults with spinal cord injury (age: 45.79±13.63; females: n=5; males: n=9) who received PA counselling. Transcripts of 30 audio-recorded counselling sessions (total duration: ~8.3 hours) were double-coded for BCT delivery and receipt statements using a reliable coding method (>84% agreement) and analyzed using SSG methods. Results The SSG analyses revealed that frequencies, durations, and sequences of BCT delivery and receipt varied largely within and between dyads. Across all sessions, the counsellor and client spent on average 32-34% of their time on talking about BCTs related to goals and planning, ~29% of their time talking about other BCTs (e.g., self-belief, support strategies), and the remaining 27-29% of their time talking about other topics (not BCT-specific). Conclusion This study showed how dynamic system methods can be used to characterize counsellor-client interactions and illustrate the variability of how BCTs are delivered by a counsellor and received by clients in a PA behavioural support intervention. We demonstrated that insights into frequencies, durations and sequences of BCT delivery and receipt can help advance our understanding of PA behavioural support for adults with and without disabilities.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».