Implementing Screening, Brief Intervention and Referral Intervention for Health Promotion and Disease Prevention in Hospital Settings in Alberta: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study assessed the feasibility of implementing screening, brief intervention and referral (SBIR) intervention in hospital settings. Methods: This cross-sectional study evaluated the implementation of the SBIR intervention in a hospital in Alberta for tobacco use, alcohol intake, physical inactivity, and insufficient vegetable and fruit consumption. Patients were interviewed approximately 4-month later to collect data on the acceptability and effectiveness of the intervention received ( n = 108). The data were primarily analyzed using descriptive statistics. Results: Of 108 patients, >80% agreed that “they were ok with being screened” for the risk factors during their hospital visit. Up to 68% of patients recalled the provider’s brief education. At the follow-up, 20% of patients quit tobacco, 50% reduced alcohol use, 30% increased physical activity, and 25% increased vegetable and fruit intake. Conclusion: Risk factor screening was acceptable for patients. Patients recalled the brief education they received from healthcare providers. Patients reported risk-reducing changes in their risk factors. Our future work will integrate the SBIR approach within the Electronic Clinical Information System and use robust research methods to investigate the impact of SBIR on patients’ behavior change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».