Understanding for whom, under what conditions, and how group-based physical activity interventions are successful: a realist review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Participation in group-based physical activity (GBPA) interventions has been found to result in higher levels of exercise adherence and program compliance. However, previous reviews of GBPA programs have provided limited insight regarding 'for whom', 'under what conditions', and 'how' these interventions increase physical activity behavior. METHODS: A realist review was conducted by following the seven recommended iterative and overlapping steps (J Health Serv Res Policy 10S1:21-34, 2005). The review was limited to group dynamics-based interventions for adults (>17 years of age). The search was conducted in PubMed, PsychInfo, and Web of Science search engines associated with the Science Citation Index Expanded, Social Sciences Citation Index, Arts & Humanities Citation Index, and MEDLINE. RESULTS: Using a realist review approach, data from 52 studies were synthesized. Of those, 92% (n = 48) reported significant increases in participant physical activity. The synthesis resulted in three main observations and recommendations. DISCUSSION: GBPA interventions have worked for a variety of populations, including those who are hard to reach; however, more research is needed on moderating factors to determine for whom different GBPA programs may be effective. Second, previous interventions have varied in the duration, frequency, and number of group-based strategies used, and comparative effectiveness research may be necessary to isolate the mechanisms of effect. Third, these interventions have been conducted in a diverse range of settings, using a variety of research designs and analytical approaches. Less information is known about the costs or sustainability of these programs in their intended settings. CONCLUSION: The results of this realist review have important implications for practice, refining trial designs, and replication across diverse populations and settings.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».