By the book: Examining diabetes prevention program coaches’ session content delivery fidelity
Notice bibliographique
Résumé
There is extant research examining the effectiveness of health behaviour change programs on clinical outcomes. Examining the fidelity of such programs is equally as critical to ensure these programs are delivered as intended. To increase the probability of program effectiveness, programs must be delivered with high levels of fidelity. One way to examine delivery fidelity is using the Kirkpatrick framework. The third level of the Kirkpatrick framework assesses the extent to which coaches enact a behaviour (i.e., deliver program content) as intended. Small Steps for Big Changes (SSBC) is a diabetes prevention program delivered over six one-on-one sessions to individuals at risk of developing type 2 diabetes. SSBC coaches are trained to deliver exercise- and diet-related information to clients during sessions. The objective of this study was to examine the level of fidelity that SSBC coaches delivered program content. Methods: Nine fitness facility staff were trained to deliver SSBC to clients. For each session, coaches completed checklists to self-report the program content that they delivered. All sessions between coaches and clients were audio-recorded. One session per client was randomly selected for fidelity assessment. Self-report checklists were assessed by one coder, and two independent coders reviewed session transcripts to assess program content fidelity. Results: On average, coaches self-reported delivering 96% of program session content, and transcript analyses indicated coaches successfully delivered 89% of program session content. Conclusion: SSBC sessions were delivered with high levels of fidelity. These findings increase confidence that SSBC program results are due to the intervention content.
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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 | 0,053 | 0,311 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».