Internet Search Results for Older Adult Physical Activity Guidelines: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults seek health-related information through casual internet searches. Yet, researchers focus on peer-reviewed journals and conference presentations as primary dissemination strategies. Representatives of mass media are alerted (passive diffusion) of new studies or recommendations, but the veracity of the information shared is not often analyzed, and when it is, the analysis is often not comprehensive. However, most older adults do not have access to peer-reviewed journal articles or paid subscription services for more reputable media outlets. OBJECTIVE: We aimed to determine what information was readily available (ie, open access) to older adults who may casually search the internet for physical activity recommendations. METHODS: We performed a 6-part scoping review to determine the research question and available evidence, and extract data within open-access top hits using popular online search engines. Results were categorized by a dissemination model that has categories of sources, channels, audience, and messages. RESULTS: After the iterative search process, 92 unique articles were included and coded. Only 5 (5%) cited physical activity guidelines, and most were coded as promoting healthy aging (82/92, 89%) and positive framing (84/92, 91%). Most articles were posed as educational, but the authors' credentials were rarely reported (ie, 22% of the time). Muscle strengthening and balance components of the physical activity guidelines for older adults were rarely reported (72/92, 78% and 80/92, 87%, respectively) or inaccurately reported (3/92, 3% and 3/92, 3%, respectively). CONCLUSIONS: Inconsistent messages lead to mistrust of science and public health representatives. This work highlights the lack of evidence within existing open-access resources. Further efforts are needed to ensure evidence-based public health messages are in the sources and channels older adults are using to inform their knowledge and behaviors.
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 | 0,050 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,070 | 0,065 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».