Reducing Sedentary Time among Older Adults in Assisted Living: Perceptions, Barriers, and Motivators
Notice bibliographique
Résumé
Older adults accumulate more sedentary time (ST) than any other age group, especially those in assisted living residences (ALRs). Reducing prolonged ST could help maintain function among older adults. However, to develop effective intervention strategies, it is important to understand the factors that influence sedentary behavior. The purpose of this study was to explore perceptions of ST as well as barriers and motivators to reducing ST among older adults in assisted living, in the context of the Social Ecological Model (SEM). Using a qualitative description approach, we sought to learn about participants' perceptions of sedentary time in their daily lives. Semi-structured focus groups were held at six ALRs with 31 participants (84% women, 83.5 ± 6.5 years). Data were transcribed and coded using an inductive thematic approach. Themes were categorized based on four levels of the SEM: individual, social, physical environment, and organization. Many reported barriers were at the individual level (e.g., lack of motivation, pain, fatigue) while others were associated with the organization or social environment (e.g., safety concerns, lack of activities outside of business hours, and social norms). These findings suggest that there are unique challenges and opportunities to consider when designing ST interventions for assisted living.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».