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Enregistrement W4304693851 · doi:10.2196/42010

Behavior Change Training for Health Professionals: Evaluation of a 2-Hour Workshop

2022· article· en· W4304693851 sur OpenAlexvenueno aff
Barbara Mullan, Caitlin Liddelow, Darren Haywood, Hayley Breare

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBehavior changeBehaviour changePsychological interventionIntervention (counseling)Behavior change methodsHealth carePsychologyMedicineApplied psychologyMedical educationNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Rates of noncommunicable diseases continue to rise worldwide. Many of these diseases are a result of engaging in risk behaviors. Without lifestyle and behavioral intervention, noncommunicable diseases can worsen and develop into more debilitating diseases. Behavioral interventions are an effective strategy to reduce the burden of disease. Behavior change techniques can be described as the “active ingredients” in behavior change and address the components that need to be altered in order for the target behavior to change. Health professionals, such as pharmacists and nurses, can engage in opportunistic behavior change with their patients, to encourage positive health behaviors. Objective We aimed to develop, implement, and evaluate a behavior change workshop targeted at health professionals in Australia, with the goal of increasing knowledge of behavior change techniques and psychological variables. Methods A prospective study design was used to develop and evaluate a 2-hour behavior change workshop targeted at health professionals. The workshop was developed based on the Capability, Opportunity, Motivation, and Behavior Model and had five core objectives: (1) to detail the role of health professionals in delivering optimal care, (2) to demonstrate opportunities to change behavior, (3) to describe principles of behavior change, (4) to explain behavior change techniques, and (5) to determine the most appropriate behavior change techniques to use and when to use them. A total of 10 workshops were conducted. To evaluate the workshops and identify any potential long-term changes in behavior, we collected pre- and postworkshop data on knowledge and psychological constructs from the attendees. Results A final sample of 41 health professionals comprising general practitioners, nurses, and pharmacists completed the pre- and postworkshop surveys. Following the workshops, there were significant improvements in knowledge of behavior change techniques (t40=–5.27, P<.001), subjective norms (t40=–3.49, P=.001), descriptive norms (t40=–3.65, P<.001), perceived behavioral control (t40=–3.30, P=.002), and intention (t36=–3.32, P=.002); each had a large effect size. There was no significant difference in postworkshop attitude (t40=0.78, P=.44). The participants also found the workshops to be highly acceptable. Conclusions A 2-hour, theoretically informed workshop designed to facilitate the use of behavior change techniques by health professionals was shown to be largely effective. The workshops resulted in increases in knowledge, descriptive and subjective norms, perceived behavioral control, and intention, but not in attitude. The intervention was also shown to be highly acceptable, with the large majority of participants deeming the intervention to be needed, useful, appropriate, and applicable, as well as interesting and worth their time. Future research should examine the lasting impacts of the workshop on health professionals’ practices.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,740
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,054 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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