Training physicians in motivational communication: An integrated knowledge transfer study protocol.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: While behavior change counseling (BCC) targeting health risk behaviors has shown efficacy for improving patient health outcomes, barriers to knowledge translation have resulted in poor uptake among health care providers (HCPs). This article outlines the development of a new BCC training framework for HCPs, from inception to readiness for efficacy testing. It provides an example of integrated knowledge translation (iKT) used in alignment with the obesity-related behavioral intervention trials model. METHOD: (a) A modified Delphi process identified essential BCC skills for HCPs; (b) a survey assessed HCP attitudes and training needs; (c) an online competency assessment tool was developed using iKT mixed methods; (d) a training program was developed and refined using a logic model; and (e) the program was optimized using iterative rounds of participant feedback. A future proof-of-concept trial (f) will determine the program's readiness for full efficacy testing. RESULTS: = 11) provided key feedback, with minor changes being made to the program. CONCLUSIONS: In developing a new BCC framework, obstacles to BCC implementation were addressed through an iterative iKT process. This should improve eventual intervention uptake. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,017 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».