Physical activity is good for older adults—but is programme implementation being overlooked? A systematic review of intervention studies that reported frameworks or measures of implementation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine older adult physical activity (PA) intervention studies that evaluated implementation and/or scale-up. Research question 1: What implementation and/or scale-up indicators (specific, observable and measurable characteristics that show the progress of implementation) were reported? Research question 2: What implementation and/or scale-up frameworks were reported? Research question 3: Did studies evaluate the relationship between implementation or scale-up of the intervention and individual level health/behaviour outcomes? If yes, how? DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: Publications from electronic databases and hand searches (2000 to December 2019). ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Any PA intervention studies with community-dwelling older adult participants (mean age ≥60 years). Required indicators: (a) Must report amount of PA as an outcome, with validated self-report or objective measures, and (b) Must have reported at least one implementation or scale-up framework and/or one implementation or scale-up indicator. RESULTS: 137 studies were included for research question 1, 11 for question 2 and 22 for question 3. 137 studies reported an implementation indicator: 14 unique indicators. None were specified as indicators for scale-up evaluation. 11 studies were guided by an implementation or scale-up framework. 22 studies described a relationship between an implementation indicator and an individual-level health outcome. CONCLUSION: There is need for implementation research that extends beyond analysis at the individual level, includes clearly defined indicators and provides a guiding framework to support PA initiatives in older adults. Such implementation studies should evaluate factors in the broader context (eg,political, environmental) that influence scale-up. PROSPERO REGISTRATION: CRD42018091839.
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 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 | 0,091 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».