Sticking to It: A Scoping Review of Adherence to Exercise Therapy Interventions in Children and Adolescents With Musculoskeletal Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Objective To identify and categorize barriers, facilitators, and strategies to boost exercise therapy adherence in youth with musculoskeletal conditions to inform research and clinical practice. Study Design Scoping review. Literature Search We searched MEDLINE, CINAHL, SPORTDiscus, Scopus, PEDro, and ProQuest from inception to October 1, 2019. Study Selection Criteria Studies written in English, with original data featuring an adherence barrier, facilitator, or boosting strategy for exercise therapy in youth (age, 19 years or younger) with musculoskeletal conditions, were included. Data Synthesis Arksey and O'Malley's framework and the PRISMA Extension for Scoping Reviews guided data synthesis. Study quality was assessed with the Mixed Methods Appraisal Tool. Descriptive consolidation included study and sample characteristics, exercise therapy details, and adherence measurement specifics. Inductive thematic analysis of adherence barriers, facilitators, and boosting strategies followed Braun and Clarke's 6-step guide. Results Of 5705 potentially relevant records, 41 studies, representing 2020 participants (64% girls; age range, 2–19 years) with 12 different musculoskeletal conditions and multiple exercise therapy interventions, were included. Despite poor reporting of adherence concepts, time constraints, physical environment (eg, location), and negative exercise experiences were commonly identified barriers. Social support and positive exercise experiences were frequently identified facilitators. Reinforcement, exercise program modification, and education were recurring boosting strategies, despite being infrequent barriers or facilitators. Conclusion A diversity of barriers to and facilitators of exercise therapy for youth with musculoskeletal conditions were identified. Efforts to link adherence-boosting strategies to an individual's needs should be considered. Making exercise enjoyable, social, and convenient may be important to maximizing adherence in this population. J Orthop Sports Phys Ther 2020;50(9):503–515. Epub 1 Aug 2020. doi:10.2519/jospt.2020.9715
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».