L'intervention formatrice des professionnels (IFP) en gestion du poids-sante
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche évaluative a pour but d'élaborer et de participer à la validation empirique d'un modèle d'intervention formatrice professionnelle (IFP), en particulier à 1'intention de ceux qui œuvrent dans le domaine de la santé. Nous avons préparé cette étude dans le cadre de la gestion du poids. Lors de la planification nous avons mis l'accent sur l'importance de la structuration de 1'intervention des professionnels de la santé qui veulent aider les personnes clientes à apprendre de nouvelles habiletés ou compétences. Nous pouvons appliquer ce modèle d'intervention à plusieurs domaines tels que l'asthme, le diabète et l'excès de poids. Des centaines d'intervenants traitent l'excès pondéral au Québec : médecins, naturopathes, psychologues, infirmières, techniciens de la santé de toutes sortes travaillant dans le régime de santé publique ou alternative. Habituellement, les intervenants en gestion de poids s'adressent à une, deux et, rarement, à trois fonctions. Ils vont s'adresser surtout à la fonction physique. Suite à notre revue de littérature et à notre expertise professionnelle, nous avons élaboré un modèle (IFP) dans le cadre de la pédagogie du succès, en mettant en évidence une compétence à gérer son poids. Cette compétence est définie par cinq habiletés intégrées, engendrées par cinq fonctions de la personne : imaginative, affective, physique, cognitive et sociale. Ce modèle a donc une visée holistique et synergique en mettant en valeur plusieurs aspects interreliés de la personne. EFP propose l'utilisation de plusieurs modèles de formation de manière à s'adresser correctement aux cinq habiletés lors des entrevues avec la personne cliente. Nous avons bâti un prototype d'intervention formatrice autour d'un tableau présentant les cinq étapes de la formation : la planification et l'analyse des besoins de la personne cliente, la présentation de la compétence à acquérir sous forme d'objectifs, rengagement de la personne, la communication lors des entrevues, l'action de la personne et révaluation formative. Ces cinq étapes sont accomplies de manière différente selon les besoins fonctionnels de la personne, certains étant plus imaginatifs ou affectifs alors que d'autres sont plutôt physiques, cognitifs ou sociaux. À partir de leurs besoins fonctionnels, de mesures de leur poids et de leurs attentes, nous avons, dans notre clinique, fait l'expérience de IFP auprès de 15 personnes clientes désirant apprendre la compétence à gérer leur poids. Ces interventions se sont déroulées durant une année. Nous avons utilisé deux instruments de mesure pour mieux connaître nos personnes clientes et par le fait même partir du bon pied. Nous avons adapté les attitudes et les actions formatrices en fonctions du type de fonctionnement de la personne. Les résultats sont intéressants. IFP a eu de l'effet. Les personnes clientes et le formateur professionnel se sont montrés très satisfaits de leur expérience, à chacune des étapes prévues. En particulier, les personnes clientes ont perdu près de 8% du poids, surtout du gras et n'ont pas repris le poids perdu. Mais ce sont les autres effets qui sont les plus remarquables : leur image s'est améliorée, l'organisation autour de la gestion du poids s'est intensifiée, leurs connaissances du problème se sont accrues et elles se disent mieux acceptées dans leur milieu.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.036 | 0.079 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".