MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2945836486 · doi:10.1177/0733464819850083

Assessment of Implementation Outcomes of a Peer-Led Program Targeting Fear of Falling Among Older Adults

2019· article· en· W2945836486 sur OpenAlexafffundabout
Agathe Lorthios-Guilledroit, Johanne Filiatrault, Lucie Richard

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec-Société et CultureUniversité de MontréalFonds de Recherche du Québec - SantéPublic Health Agency of Canada
Mots-clésFear of fallingAttendancePhonePeer mentoringGerontologyFidelityFalling (accident)MedicinePeer groupQualitative researchPsychologyMedical educationPoison controlSuicide preventionEnvironmental healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study examined the implementation outcomes (program reach, fidelity, adaptations, responsiveness) of a peer-led program for older adults with fear of falling — Vivre en Équilibre (VEE). Method: VEE was implemented in six independent-living residences for older adults in Quebec (Canada) as part of an effectiveness study. Implementation outcomes were documented using attendance sheets, peer leaders’ logbooks, observation sheets, and phone-administered questionnaires. Qualitative interviews were also conducted with peer leaders, activity coordinators of residences, and a subsample of program participants. Results: The program reached 71 participants who generally corresponded to the program’s target population. Peer leaders delivered the program with moderate to high fidelity but adapted some elements. Responsiveness was good, as reflected by a high attendance rate (91%) and respondents’ satisfaction levels. Conclusion: Findings revealed that VEE was well implemented, suggesting that it can be successfully delivered by peer leaders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied GerontologyMême sujetStroke Rehabilitation and RecoveryTravaux en français237 207