What interventions are used to improve exercise adherence in older people and what behavioural techniques are they based on? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To conduct a systematic review of interventions used to improve exercise adherence in older people, to assess the effectiveness of these interventions and to evaluate the behavioural change techniques underpinning them using the Behaviour Change Technique Taxonomy (BCTT). DESIGN: Systematic review. METHODS: A search was conducted on AMED, BNI, CINAHL, EMBASE, MEDLINE and PsychINFO databases. Randomised controlled trials that used an intervention to aid exercise adherence and an exercise adherence outcome for older people were included. Data were extracted with the use of a preprepared standardised form. Risk of bias was assessed with the Cochrane Collaboration's tool for assessing risk of bias. Interventions were classified according to the BCTT. RESULTS: Eleven studies were included in the review. Risk of bias was moderate to high. Interventions were classified into the following categories: comparison of behaviour, feedback and monitoring, social support, natural consequences, identity and goals and planning. Four studies reported a positive adherence outcome following their intervention. Three of these interventions were categorised in the feedback and monitoring category. Four studies used behavioural approaches within their study. These were social learning theory, socioemotional selectivity theory, cognitive behavioural therapy and self-efficacy. Seven studies did not report a behavioural approach. CONCLUSIONS: Interventions in the feedback and monitoring category showed positive outcomes, although there is insufficient evidence to recommend their use currently. There is need for better reporting, use and the development of theoretically derived interventions in the field of exercise adherence for older people. Robust measures of adherence, in order to adequately test these interventions would also be of use. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42015020884.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».