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Enregistrement W3132964155 · doi:10.1007/s12603-021-1606-6

Community-Based Peer-Led Intervention for Healthy Ageing and Evaluation of the ‘HAPPY' Program

2021· article· en· W3132964155 sur OpenAlexaboutno aff
Reshma Aziz Merchant, Chris Tsoi, Weng Mooi Tan, Winifred Lau, Surein Sandrasageran, Hidenori Arai

Notice bibliographique

RevueThe journal of nutrition health & aging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGerontologyGeriatric Depression ScaleCognitionMedicineActive ageingCognitive declineMontreal Cognitive AssessmentWorkforcePsychologyDementiaCognitive impairmentPsychiatryOlder peopleDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Population ageing impacts many areas of society from health and social care cost to housing and future workforce, and whole-of-society approach is required to promote healthy ageing. The Decade of Healthy Ageing report has called upon multi-sectoral collaboration to promote age-friendly communities. The Healthy Ageing Promotion Program for You (HAPPY) is a community-based dual-task exercise program for older adults led by health coaches (HC) or trained volunteers (HAPPY leaders) to promote healthy ageing. The primary objective was to observe improvement in cognition. The secondary objective was to observe improvement in frailty status, functional status, perceived health and reduction of social isolation. We also aim to evaluate the effectiveness and describe the implementation of the HAPPY program. DESIGN: To engage older adults with prefrailty, frailty and/or cognitive impairment in dual-task exercise program. Recruitment and publicity were through country-wide multisectoral collaboration. SETTING: Community setting. PARTICIPANTS: More than 700 older adults participated in ≥ 50 different sites including senior activity centres. Five hundred and sixty-nine participants attended phase 1 screening. Pre-frail or frail ambulant participants or those with underlying cognitive impairment were invited to participate in phase 2 screening. Among them 296 participants enrolled in phase 2 with 66.6% follow up rate at 3 months. MEASUREMENTS: Phase 1 and 2 screening consisted of screening for frailty (FRAIL), cognition (Montreal Cognitive Assessment [MoCA]), falls, vision, grip strength, perceived health (EuroQol vertical visual analogue scale), depression (geriatric depression scale), social network (6-item Lubben Social Network Scale), gait speed and physical function (Short physical performance battery [SPPB]). RESULTS: HC led 61.7% of the participants, and HAPPY was conducted twice weekly for 64% of the participants. There was significant improvement in the MoCA scores both in the HC and HAPPY leaders' led groups. Overall physical function, chair-stand and balance domain improved significantly especially in the groups led by HC and those participating in twice-weekly exercises. There was significant improvement in perceived health, reduction in social isolation, improvement in frailty status and reduction of falls at 3 months. CONCLUSION: Community embedded peer-led program to promote healthy ageing like HAPPY can improve cognition, physical function, and frailty status, reduce social isolation, and improve perceived health. It takes a "village" to promote healthy ageing, and the need to have a life course approach to healthy longevity which must involve local government and ministerial organisations, non-profit organisations, industries, academia, and community to redesign health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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