Exploring the perspectives of older adults who are pre-frail and frail to identify interventions to reduce sedentary behaviour and improve mobility: A thematic content analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Older adults who are frail are one of the most sedentary and the least physically active age group. Prolonged sedentary time is associated with increased risk of negative health outcomes. To help design effective and sustainable content and optimize the uptake of sedentary behaviour interventions, an in-depth understanding of older adults’ perceptions of sedentary behaviour is needed; however, most qualitative studies have been conducted in healthy older adults. The aim of this study was to explore perspectives of sedentary behaviour within the context of older adults who are pre-frail and frail after the winter and spring. We included participants if they: 1) spoke English or attended with a translator or caregiver, 2) were ≥ 60 years, and 3) were frail on the Morley Frail Scale. We utilized a qualitative description methodology including a semi-structured in-depth interview and thematic content analysis. Concepts from the COM-B (Capability Opportunity Motivation–Behaviour) model were used to guide the semi-structured interviews and analysis. To ensure credibility of the data, we used an audit trail and analyst triangulation. We recruited 21 older adults (72 ± 7.3 years, 13 females, 13 frail) from Southwestern Ontario, Canada. Two individuals were lost to follow-up due to medical mistrust and worse health. We transcribed 39 audio recordings. We identified three salient themes: 1) older adults rationalize their sedentary behaviours through cognitive dissonance, 2) urban cities in Southwestern Ontario may not be “age-friendly”, and 3) exercise is something people “have to do”, but hobbies are for enjoyment despite medical conditions. Perspectives of sedentary behaviour were different in the winter versus spring, with participants perceiving themselves to be less active in winter. Incorporating dissonance-based interventions may be an important component to disseminate educational material on the benefits and harms of certain types of sedentary behaviour. Future research should consider interdisciplinary collaborations with environmental gerontology to develop age-friendly communities that promote meaningful mobility to help older adults successfully age.
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 | 0,024 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».