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Enregistrement W2992111056 · doi:10.1186/s12889-019-7984-6

Factors that influence implementation at scale of a community-based health promotion intervention for older adults

2019· article· en· W2992111056 sur OpenAlexafffund
Joanie Sims‐Gould, Heather McKay, Christa L. Hoy, Lindsay Nettlefold, Samantha M. Gray, Erica Y. Lau, Adrian Bauman

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésBiostatisticsMedicinePublic healthHealth promotionIntervention (counseling)Scale (ratio)EpidemiologyPromotion (chess)Environmental healthHealth services researchGerontologyCommunity healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the many known benefits of physical activity (PA), relatively few older adults are active on a regular basis. Older adult PA interventions delivered in controlled settings showed promising results. However, to achieve population level health impact, programs must be effectively scaled-up, and few interventions have achieved this. To effectively scale-up it is essential to identify contextual factors that facilitate or impede implementation at scale. Our aim is to describe factors that influence implementation at scale of a health promotion intervention for older adults (Choose to Move). This implementation evaluation complements our previously published study that assessed the impact of Choose to Move on older adult health indicators. METHODS: To describe factors that influenced implementation our evaluation targeted five distinct levels across a socioecological continuum. Four members of our project team conducted semi-structured interviews by telephone with 1) leaders of delivery partner organizations (n = 13) 2) recreation managers (n = 6), recreation coordinators (n = 27), activity coaches (n = 36) and participants (n = 42) [August 2015 - April 2017]. Interviews were audio-recorded and professionally transcribed and data were analyzed using framework analysis. RESULTS: Partners agreed on the timeliness and need for scaled-up evidence-based health promotion programs for older adults. Choose to Move aligned with organizational priorities, visions and strategic directions and was deemed easy to deliver, flexible and adaptable. Partners also noted the critical role played by our project team as the support unit. However, partners noted availability of financial resources as a potential barrier to sustainability. CONCLUSIONS: Even relatively simple evidence-based interventions can be challenging to scale-up and sustain. To ensure successful implementation it is essential to align with multilevel socioecological perspectives and assess the vast array of contextual factors that are at the core of better understanding successful implementation.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,560
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,072 · 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.

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

Citations42
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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