Smart technology vs. face-to-face physical activity interventions in older adults: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this review is to determine the effect of physical activity interventions delivered via smart technology compared with face-to-face interventions for improving physical activity and physical function in older adults. INTRODUCTION: Physical activity is a modifiable risk factor for multiple noncommunicable diseases and reduces the risk of premature mortality. Despite this, one in four adults does not meet recommended levels of physical activity. This pattern of inactivity increases with age. Smart technology, such as wearables, tablets, or laptops, is one solution for improving physical activity. Research has shown that different smart technology solutions can increase physical activity in older adults. While individual studies support smart technology to increase physical activity, there are no systematic reviews comparing the effects of smart technology with traditional face-to-face physical activity interventions. INCLUSION CRITERIA: We will include randomized controlled trials of physical activity interventions delivered via smart technology (eg, wearables, tablets, computers) compared with face-to-face (ie, in person) interventions for community-dwelling older adults aged 60 years or older. METHODS: We will search four databases (AMED, CINAHL, Embase, MEDLINE) from inception for relevant studies. All abstracts and full texts will be screened independently and in duplicate. Risk of bias, data extraction, and quality assessment will be completed in the same manner. If possible, a meta-analysis will be performed of the primary outcomes of physical activity, physical function, and adherence rate. Subgroup analyses will be conducted by type of physical activity, and type of smart technology, where possible. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION NUMBER: PROSPERO CRD42020135232.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».