Investigating the social and environmental contexts of habitual walking ACTIVities in older adult DYADs: A mixed methods protocol for the ActivDyad study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mobility‐related ambulatory activity (e.g., walking) is essential to healthy cognitive and functional ageing. Wearable technology (e.g., accelerometers/inertial measurement units; IMUs) allows us to objectively and continuously capture digital mobility outcomes (DMOs), e.g. volume, pattern and variability of walking activities. Continuous digital mobility assessment has been shown as feasible and acceptable to older adults with and without dementia. However, interpretation of DMOs is limited as we do not yet understand the impact of different social and environmental contexts on walking activity. For example, DMOs may be influenced by the volume of walking that one’s partner participates in, or by the walkability of their local area. Understanding the impact of social and environmental contexts on DMOs will support development of socio‐ecological strategies to support mobility in ageing. We aim to conduct a feasibility study in older adults with the following objectives: (1). Objectively assess DMOs in older adult dyads using digital mobility tools (i.e., IMUs/GPS); (2). Identify key social and environmental influences on DMOs through mixed‐methods exploration; (3). Develop a novel analytical approach combining DMOs with GPS data to assess independence/interdependence in dyads’ walking activities. Method We will recruit 20 older adult dyads in North‐East England for an observational cross‐sectional study. Walking activities will be recorded continuously for seven days using an IMU attached to participants’ lower backs. DMOs include volume (e.g., daily steps), pattern (e.g. mean bout length) and variability (of bout length) of walking activities. Simultaneously, participants will carry a GPS device (i.e., smartphone) to monitor excursions outside the home. Questionnaires will capture information on cognition, function, falls risk, exercise motivation, wellbeing, relationship mutuality, spatial navigation, and walkability of local area. Participants will complete a “mobility diary” for the assessment period (e.g., daily journeys, motivations/perceptions/familiarity of journeys). Result Preliminary results will be presented regarding associations between social/environmental contexts with DMOs via flexible Bayesian statistical models and thematic qualitative analysis. Conclusion This study will assess the feasibility of the protocol and analysis strategies, with intentions of developing further research to examine the impact of social and environmental influences on DMOs in people with dementia and their carers.
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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 | 0,040 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».