Social marketing interventions to promote physical activity among 60 years and older: a systematic review of the literature
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Falls are a significant source of morbidity in people aged 65 and over, affecting one in three people in this age group. The scientific evidence indicates that physical activity is the most effective method for preventing falls among seniors. Although public health professionals often use social marketing to design and plan successful interventions, its use to promote physical activity and prevent falls among older people remains low. This article aims to provide a new systematic literature review of social marketing interventions promoting physical activity and targeting people aged 60 and over. METHODS: Following CRD's guidance and PRISMA guidelines, we searched between January 2008 and July 2019 for relevant articles in five primary databases using predefined search and inclusion criteria. Two independent reviewers analysed the selected articles to identify evidence of the seven social marketing benchmark criteria, defined by experts in the field as the common elements that contribute to social marketing success. RESULTS: The final review included nine studies. Of the studies selected, three specifically targeted over 60-year-olds, whereas the others segmented the population into several age-based subcategories, including over 60-year-olds. Eight studies highlighted positive results for the participants with an increase in participation or an increase in physical activity level. None of the nine studies selected for this systematic review implemented the entire social marketing approach. CONCLUSION: Few published interventions use the seven social marketing criteria. Further research is required to encourage uptake and inclusion in successful social marketing interventions to increase program effectiveness in this target population.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle