Web-Based Learning for General Practitioners and Practice Nurses Regarding Behavior Change: Qualitative Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Supporting patients to live well by optimizing behavior is a core tenet of primary health care. General practitioners and practice nurses experience barriers in providing behavior change interventions to patients for lifestyle behaviors, including low self-efficacy in their ability to enact change. Web-based learning technologies are readily available for general practitioners and practice nurses; however, opportunities to upskill in behavior change are still limited. Understanding what influences general practitioners' and practice nurses' adoption of web-based learning is crucial to enhancing the quality and impact of behavior change interventions in primary health care. OBJECTIVE: This study aimed to explore general practitioners' and practice nurses' perceptions regarding web-based learning to support patients with behavior change. METHODS: A qualitative, cross-sectional design was used involving web-based, semistructured interviews with general practitioners and practice nurses in Queensland, Australia. The interviews were recorded and transcribed using the built-in Microsoft Teams transcription software. Inductive coding was used to generate codes from the interview data for thematic analysis. RESULTS: In total, there were 11 participants in this study, including general practitioners (n=4) and practice nurses (n=7). Three themes emerged from the data analysis: (1) reflecting on the provider of the Healthy Lifestyles suite; (2) valuing the web-based learning content and presentation; and (3) experiencing barriers and facilitators to using the Healthy Lifestyles suite. CONCLUSIONS: Provider reputation, awareness of availability, resources, content quality, usability, cost, and time influence adoption of web-based learning. Perceived quality is associated with culturally tailored information, resources, a balance of information and interactivity, plain language, user-friendly navigation, appealing visual presentation, communication examples, and simple models. Free web-based learning that features progress saving and module lengths of less than 2 hours alleviate perceived time and cost barriers. Learning providers may benefit by including these features in their future behavior change web-based learning for general practitioners and practice nurses.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».