MODELS OF OLDER ADULT GROUP ENGAGEMENT TO IMPROVE HEALTH MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We are studying the use of peer-to-peer group intervention as a means of promoting older adult health self-efficacy and self-management. To explore how older adults have worked together to improve health behaviors, a scoping review was conducted of older adult peer coaching in health maintenance or health improvement groups. Seventeen studies met all search criteria, including interventions examining the value of peer support in self-management of diabetes, a peer led program for fear of falling, and the effect of self-help groups on quality of life. Two models of peer engagement were identified: peer support and mutually supportive environments. Ten studies trained older adults to be peer mentors or leaders with training periods varying from two days to 30 weeks, although many did not include details of the training. The other seven studies examined mutually supportive environments for peer engagement such as a clinician-led with peer-support model, an app-based program with a social support component, and a prevention focused mutual support group. These studies included research comparing self-care and quality of life results after self-help group therapy and a study that analyzed the impact and role of volunteering at a seniors’ centre on maximizing member self-efficacy. While all studies reported on peer self-health engagement, there were many different goals ranging from evaluating health improvement programs to comparing peer and professional health group leadership. One consistent theme was improved perceived self-efficacy though peer group engagement.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 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 ».