e-Health Interventions for Promoting Physical Activity in Aging Adults: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of e-health interventions to promote physical activity (PA) among older adults has significantly increased in recent years. This review aims to comprehensively summarize the various e-health modalities and strategies used to encourage PA in aging adults. Methods: A systematic search of Medline, Embase, CINAHL, AMED, and PubMed databases was conducted to identify studies on e-health interventions targeting PA promotion in individuals aged 50 and older, published between 2012 and 2023. Information pertaining to study characteristics and e-health intervention specificities was extracted using a standardized data collection form. A narrative synthesis approach was employed to synthesize the data collected from the included studies. Results: Of 4,915 studies initially retrieved, 81 met the eligibility criteria. The findings reveal a diverse array of methods and interaction modes utilized to stimulate PA in aging adults, regardless of their medical conditions. Asynchronous methods such as web-based programs, mobile apps, and activity monitors were used in 71.6% of the studies and were most frequently employed for initiating behavior change components. Synchronous interaction modes mainly included videoconferencing and were predominantly featured in studies where real-time supervision and demonstration of exercises were integral to PA programs. There was a lack of information to guide the selection of the most effective e-health intervention format for motivating older adults to engage in regular exercise. Conclusion: This review underscores the versatility of e-health interventions, showcasing a wide spectrum of methods and interaction modalities. Future studies should compare these different modalities and methods while also identifying their barriers and facilitators. This will help in selecting the most suitable interventions for older adults.
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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 | 0,011 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».