Factors Influencing Sedentary Behaviour in Older Adults: An Ecological Approach
Notice bibliographique
Résumé
Sedentary behaviour is negatively associated with several health outcomes and is particularly problematic among older adults. Knowledge translation tools and public health promotion strategies are needed; however, little evidence is available to inform framing of such tools or development of intervention programs. The aim of the present study was to use data on the perceptions of sedentary time and the programs or supports older adults identify as important for reducing their sedentary time, to inform knowledge translation strategies targeting this population. Focus groups were conducted with four groups of older adults (n = 26) at local seniors' centres (Ontario, Canada). Participants were 74 ± 8.5 years old and were engaging in both sedentary and physical activities in a social environment. Using the Ecological Model for sedentary time in adults, we categorized data into leisure time, household, transport and occupation domains. Intrinsic and extrinsic factors that worked to either discourage or promote sedentary behaviour were identified. Drawing on both groupings of data, results were synthesized to inform public health strategies on appropriate messaging and better uptake of programming and guidelines. For example, successful programs developed on the topic will need to include a social component and a mentally stimulating component, as these were identified as critical for enjoyment and motivation. It was clear from this analysis that sedentary time reduction strategies will need to consider the different domains in which older adults accumulate sedentary time.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».