Factors influencing initial implementation of an online community-based exercise intervention with adults living with HIV: a systems approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Online community-based exercise (CBE) is a digital health intervention and rehabilitation strategy that promotes health among people living with HIV. Our aim was to describe the factors influencing initial implementation of a pilot online CBE intervention with adults living with HIV using a systems approach, as recommended by implementation science specialists. Methods We piloted the implementation of a 6-month online CBE intervention and 6-month independent exercise follow up, in partnership with the YMCA in Toronto, Canada. We recruited adults living with HIV who identified themselves as safe to engage in exercise. The intervention phase included personalized exercise sessions online with a personal trainer; exercise equipment; access to online exercise classes; and a wireless physical activity monitor. Two researchers documented implementation factors articulated by participants and the implementation team during early implementation, defined as recruitment, screening, equipment distribution, technology orientation, and baseline assessments. Data sources included communication with participants; daily team communication; weekly team discussions; and in-person meetings. We documented implementation factors in meeting minutes, recruitment screening notes, and email communication; and analyzed the data using a qualitative descriptive approach using a systems engineering method called Cognitive Work Analysis. Results Thirty-three adults living with HIV enrolled in the study (n = 33; median age: 52 years; cis-men: 22, cis-women: 10, non-binary: 1). Fifty-five factors influencing implementation, spanned five layers: (i) Natural, including weather and the COVID-19 virus; (ii) Societal, including COVID-19 impacts (e.g. public transit health risks impacting equipment pick-ups); (iii) Organizational, including information dissemination (e.g. tech support) and logistics (e.g. scheduling); (iv) Personal, including physical setting (e.g. space) and digital setting (e.g. device access); and (v) Human, including health (e.g. episodic illness) and disposition (e.g. motivation). The implementation team experienced heightened needs to respond rapidly; sustain engagement; and provide training and support. Additional organizational factors included a committed fitness training and research team with skills spanning administration and logistics, participant engagement, technology training, physical therapy, and research ethics. Conclusion Fifty-five factors spanning multiple layers illustrate the complexities of online CBE with adults living with HIV. Initial implementation required a dedicated, rehabilitation-centred, multi-skilled, multi-stakeholder team to address a diverse set of factors.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».