Counsellors' verbal behaviours and skills that elicit participants' change or sustain talk in virtual motivational interviewing for physical activity among older adults
Notice bibliographique
Résumé
Exploring the influence of counsellors' verbal behaviours on participants' utterances in virtual motivational interviewing (MI) could broaden our understanding of how MI works. This study aims to determine counsellors' behaviours that are more or less likely than chance to elicit participants' change talk and sustain talk during a virtual MI intervention to promote physical activity among older adults. A sequential analysis was used to examine the transitional probability between the counsellors' and participants' behaviours. Thirty-five MI sessions were analysed from the virtual motivational interviewing (VIMINT) trial. MI-consistent behaviours (MICO) were significantly more likely than chance to be followed by change talk, sustain talk and follow/neutral talk. MI-inconsistent behaviours (MIIN) were more likely than chance to be followed by change talk, and 'other' counsellors' behaviours were more likely than chance to be followed by change talk and follow/neutral talk. In conclusion, all three types of counsellors' behaviours elicited change talk. This study re-emphasizes the link between MICO, change and sustain talk. The influence of MIIN and 'other' behaviours on change talk needs to be explored further. This study has implications for MI training and the need for counsellors to continuously develop skills or behaviours consistent with MI principles.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».