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Enregistrement W4322503185 · doi:10.3389/fresc.2023.1064266

Conditions and strategies influencing sustainability of a community-based exercise program incorporating a healthcare-community partnership for people with balance and mobility limitations in Canada: A collective case study of the Together in Movement and Exercise (TIME™) program

2023· article· en· W4322503185 sur OpenAlexafffundabout
Gayatri Aravind, Ian D. Graham, Jill I. Cameron, Michelle Ploughman, Nancy M. Salbach

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity Health NetworkOttawa HospitalMarch of Dimes CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteFondation Brain CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésSustainabilityGeneral partnershipQualitative researchPublic relationsHealth careBusinessBalance (ability)NursingPsychologyMedicineMedical educationPolitical scienceSociologyPhysical therapyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Community-based exercise programs delivered through healthcare-community partnerships (CBEP-HCPs) are beneficial to individuals with balance and mobility limitations. For the community to benefit, however, these programs must be sustained over time. Purpose: To identify conditions influencing the sustainability of CBEP-HCPs for people with balance and mobility limitations and strategies used to promote sustainability based on experiences of program providers, exercise participants, and caregivers. Methods: Using a qualitative collective case study design, we invited stakeholders (program providers, exercise participants, and caregivers) from sites that had been running a CBEP-HCP for people with balance and mobility limitations for ≥4 years; and sites where the CBEP-HCP had been discontinued, to participate. We used two sustainability models to inform development of interview guides and data analysis. Qualitative data from each site were integrated using a narrative approach to foster deeper understanding of within-organization experiences. Results: = 2), Canada, participated. Sites with sustained programs were characterized by conditions such as need for the program in the community, presence of secure funding or cost recovery mechanisms, presence of community partners, availability of experienced and motivated instructors, and the capacity to allocate resources towards program marketing and participant recruitment. For sites where programs discontinued, diminished participation and/or enrollment and an inability to allocate sufficient financial, human, and logistical resources towards the program affected program continuity. Participants from discontinued sites also identified issues such as staff with low motivation and limited experience, and presence of competing programs within the organization or the community. Staff associated the absence of referral pathways, insufficient community awareness of the program, and the inability to recover program cost due to poor participation, with program discontinuation. Conclusion: Sustainability of CBEP-HCPs for people with balance and mobility limitations is influenced by conditions that exist during program implementation and delivery, including the need for the program in the community, and organization and community capacity to bear the program's financial and resource requirements. Complex interactions among these factors, in addition to strategies employed by program staff to promote sustainability, influence program sustainability.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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