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Enregistrement W4400982320 · doi:10.1037/hea0001395

Training physicians in motivational communication: An integrated knowledge transfer study protocol.

2024· article· en· W4400982320 sur OpenAlexafffund
Brigitte Voisard, Anda I. Dragomir, Vincent Gosselin Boucher, Geneviève Szczepanik, Simon Bacon, Kim Lavoie

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésKnowledge translationBehavior changeIntervention (counseling)Protocol (science)Health careMedicinePsychologyKnowledge managementMedical educationApplied psychologyNursingAlternative medicineComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,785
Tête enseignante GPT0,767
Écart entre enseignants0,018 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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