Preliminary findings from the early phases of the Music and Movement for Health study: the feasibility of an arts-based health programme for older adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction (including aim): There is a lack of community-based programmes for older adults in Ireland. Such activities are vital to enable older people to (re)connect after COVID-19 measures, which had a detrimental effect on physical function, mental health and socialisation. The aims of the preliminary phases of the Music and Movement for Health study were to refine stakeholder informed eligibility criteria, recruitment pathways and obtain preliminary measures for feasibility of the study design and programme, which incorporates research evidence, practice expertise and participant involvement. METHODS: Two Transparent Expert Consultations (TECs) (EHSREC No: 2021_09_12_EHS), and Patient and Public Involvement (PPI) meetings were conducted to refine eligibility criteria and recruitment pathways. Participants from three geographical regions in the mid-west of Ireland will be recruited and randomised by cluster to participate in either a 12-week Music and Movement for Health programme or control. We will assess the feasibility and success of these recruitment strategies by reporting recruitment rates, retention rates and participation in the programme. RESULTS: Both the TECs and PPIs provided stakeholder-informed specification on inclusion/ exclusion criteria and recruitment pathways. This feedback was vital in strengthening our community-based approach as well as effecting change at the local level. The success of these strategies from phase 1 (March-June) are pending. DISCUSSION: Through engaging with relevant stakeholders, this research aims to strengthen community systems by embedding feasible, enjoyable, sustainable and cost-effective programmes for older adults to support community connection and enhance health and wellbeing. This will, in turn, reduce demands on the healthcare system.Note: We would like to thank and acknowledge those who participated in the PPIs for their time and invaluable feedback.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».