Factors influencing sedentary behaviour in older adults: An ecological approach
Notice bibliographique
Résumé
Older adults represent one of the most sedentary populations worldwide, and as a result are at risk of negative health outcomes. 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. Using Owen et al.'s (2011) ecological model, the current study examined the four sedentary behaviour domains; household, transport, leisure time and occupation with participants drawn from community seniors centres. The participants (n=26, 74±8.5 years) were involved in a range of sedentary and physical activities at the centres. Four focus groups were conducted to examine perceptions of sedentary behaviour, the range of activities participated in, factors influencing participation etc. Two dominant themes emerged, barriers and promoters of sedentary behaviour and these were further delineated into intrinsic and extrinsic factors. Results were synthesized to develop appropriate messaging and greater uptake of programming and guidelines thereby informing public health strategies. For example, in order to develop successful programs to combat sedentary behaviours the program should include both a social component and a mentally stimulating component, as these were identified for enjoyment and motivation. In conclusion the results clearly supported that sedentary time reduction strategies will need to consider each of the four domains in which older adults accumulate sedentary time. Acknowledgments: UOIT Internal Funding
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».