Evaluation of a balance and mobility program for older adults at risk of falling: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
RATIONAL, AIMS, AND OBJECTIVES: The FallProof Balance and Mobility Program is a multifactorial fall prevention intervention that targets intrinsic risk factors such as muscle strength, balance, gait, and posture. Using mixed methods, we evaluated the implementation of the program for older adults at high risk of falling in the community. METHODS: A pre-post program evaluation and semi-structured interviews were used to evaluate FallProof Balance and Mobility Program offered to older adults who were recurrent fallers. Over a 1-year period, the 12-week program was offered five times. Feasibility, acceptability, and outcome evaluation along with semi-structured interviews were done. Over the course of the evaluation, participants were evaluated three times (baseline, 12, and 16 weeks). RESULTS: Of the 19 participants, who enrolled in the program, 16 completed the program and 12 attended at least 80% of the classes. Fourteen participants had mildly impaired cognition (Montreal Cognitive Assessment <26). Large gains (effect size 0.90) were seen with self-management (Partner-in-Health Scale). Participants were very satisfied with the program. Three themes emerged from the semi-structured interviews: (a) fall-related benefits, (b) variety of activities and motivating instructors, and (c) deterrents to participation. CONCLUSION: Findings provided insights into pragmatic issues of implementing a balance and mobility program for older adults at risk of falling. The FallProof program was found to be feasible and acceptable in a small cohort of older adults from the community.
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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 | 0,028 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».