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Enregistrement W4383534565 · doi:10.1186/s12875-023-02091-9

Tools to guide clinical discussions on physical activity, sedentary behaviour, and/or sleep for health promotion between primary care providers and adults accessing care: a scoping review

2023· review· en· W4383534565 sur OpenAlexafffundabout
Tamara L. Morgan, Emma Faught, Amanda Ross‐White, Michelle Fortier, Mary Duggan, Rahul Jain, Kirstin N. Lane, Amanda L. Lorbergs, Kaleigh Maclaren, Taylor McFadden, Jennifer R. Tomasone

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of TorontoUniversity of OttawaCanadian Medical AssociationCanadian Society for Exercise PhysiologyQueen's University
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésKnowledge translationContext (archaeology)ReferralPsychologyHealth carePromotion (chess)Medical prescriptionHealth promotionInclusion (mineral)Medical educationMedicineApplied psychologyFamily medicineNursingPublic healthSocial psychologyKnowledge managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health care providers have reported low knowledge, skill, and confidence for discussing movement behaviours (i.e., physical activity, sedentary behaviour, and sleep), which may be improved with the use of tools to guide movement behaviour discussions in their practice. Past reviews have examined the psychometric properties, scoring, and behavioural outcomes of physical activity discussion tools. However, the features, perceptions, and effectiveness of discussion tools for physical activity, sedentary behaviour, and/or sleep have not yet been synthesized. The aim of this review was to report and appraise tools for movement behaviour discussions between health care providers and adults 18 + years in a primary care context within Canada or analogous countries. METHODS: An integrated knowledge translation approach guided this review, whereby a working group of experts in medicine, knowledge translation, communications, kinesiology, and health promotion was engaged from research question formation to interpretation of findings. Three search approaches were used (i.e., peer-reviewed, grey literature, and forward searches) to identify studies reporting on perceptions and/or effectiveness of tools for physical activity, sedentary behaviour, and/or sleep. The quality of included studies was assessed using the Mixed Methods Appraisal Tool. RESULTS: In total, 135 studies reporting on 61 tools (i.e., 51 on physical activity, one on sleep, and nine combining two movement behaviours) met inclusion criteria. Included tools served the purposes of assessment (n = 57), counselling (n = 50), prescription (n = 18), and/or referral (n = 12) of one or more movement behaviour. Most tools were used or intended for use by physicians, followed by nurses/nurse practitioners (n = 11), and adults accessing care (n = 10). Most tools were also used or intended to be used with adults without chronic conditions aged 18-64 years (n = 34), followed by adults with chronic conditions (n = 18). The quality of the 116 studies that evaluated tool effectiveness varied. CONCLUSIONS: Many tools were positively perceived and were deemed effective at enhancing knowledge of, confidence for, ability in, and frequency of movement behaviour discussions. Future tools should guide discussions of all movement behaviours in an integrated manner in line with the 24-Hour Movement Guidelines. Practically, this review offers seven evidence-based recommendations that may guide future tool development and implementation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,152
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,152
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0250,021
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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