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.
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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 | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».