Barriers and Facilitators to Initial and Ongoing Implementation of Community-Based Exercise Programs for Persons with Physical Disabilities: Qualitative Perspectives of Program Providers
Notice bibliographique
Résumé
Community-based exercise programs (CBEPs) designed for persons with physical disabilities can promote participation in physical activity (PA). Despite their importance, few CBEPs for persons with physical disabilities exist in Canada. Understanding successful CBEP implementation may provide exercise providers with a framework to support the development, implementation, and long-term sustainability of CBEPs. The purpose of this study was to explore CBEP providers’ perceptions of the barriers and facilitators surrounding the initial and ongoing implementation of CBEPs using the Consolidated Framework for Implementation Research 2.0 (CFIR 2.0). Fifteen eligible CBEPs were identified, of which nine program providers expressed interest in participating in semi-structured interviews. Transcripts were subject to inductive thematic analysis, and codes were deductively mapped onto domains of the CFIR 2.0. Barriers and facilitators were organized into six overarching themes and eighteen subthemes. Across themes, barriers and facilitators were present through initial and ongoing implementation and spanned all five domains of the CFIR 2.0, suggesting factors at all levels influence CBEP implementation. Ultimately, the barriers and facilitators to CBEP implementation may act as a roadmap to support the creation and sustainability of new and existing CBEPs, thereby increasing the number of programs that offer PA opportunities for persons with physical disabilities.
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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 | 0,024 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».