Older Adults’ Perceptions of the Usefulness of Technologies for Engaging in Physical Activity: Using Focus Groups to Explore Physical Literacy
Notice bibliographique
Résumé
Insufficient physical activity (PA) levels observed among older adults remain extremely high and pose a danger to developing and maintaining their physical literacy (PL). Each person’s level of PL partly depends on their physical and cognitive skills, confidence level, and degree of motivation to practice PA daily. New technologies, such as exergames and wearable fitness trackers, may enable older adults to increase their PL, stimulating uptake and ongoing PA participation. Objective: This focus group study aims to describe older adults’ perceptions of the use of technologies to engage in physical exercise programs. Methods: Fifteen participants were randomly selected from a sample of 40 older adults who completed a randomized controlled trial that investigated the benefits of using technology in the context of group-based exercise programs. Separate post-intervention focus groups were performed with an exergaming group, a conventional physical training group, and a no training group (control). Data were mapped onto constructs from the four domains of PL: affective, physical, cognitive, and behavioral. Results: Generally, participants expressed positive perceptions about the benefits of using technology to engage in PA. These positive feelings outweighed the costs and the lack of familiarization with technology. Common themes for the three groups emerged from the discussions and included familiarization with technology, using fitness tracker to monitor PA, previous exposure to technology, and interaction with peers, staff members, and relatives. In particular, participants from the exergaming group explored the ideas of training their cognitive skills while using the exergame accessories, exercising in an alternative way, competitive versus cooperative play, changes in sense of humor, skill transferability from game to real environment, progressions of the exercise intensities, and the potential use of exergames for rehabilitation. Conclusions: Participants in this study reported positive perceptions about implementing technology into exercise. Emphasizing the benefits of using technology in group-based exercise programs may increase older adults’ PL levels and their future technology adoption. The potential implementation of technology into conventional exercise programs should focus on older adults’ lifelong values, biopsychosocial conditions, and the possibility of reducing age-related risk of injuries and chronic diseases.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».