Development and Implementation of Strong Foundations, a Digitally Delivered Fall Prevention Program: Usability and Feasibility Pilot Exercise Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Falls remain a major public health problem and a significant cause of preventable injury. Maintaining strength and balance by staying active can prevent falls in older adults, and public health advocates support referral to community exercise programs. Given the growth in use and acceptance of technological interfaces, there remains an interest in understanding the role of a synchronous exercise program designed to improve strength, postural alignment, and balance specifically designed to be delivered in a digital environment with respect to usability and feasibility. Objective: This study aims to design and implement a synchronously delivered digital fall prevention program to adults aged 60 years and older, to understand the usability, feasibility, and attendance. Methods: The "Strong Foundations" program, a 12-week, live, digitally delivered fall-prevention exercise program was informed from different existing in-person exercises and piloted to older adults who were considered a low fall risk by scores of 4 or less from the Centers for Disease Control and Prevention's (CDC's) Stopping Elderly Accidents and Deaths Initiative (STEADI) Staying Independent questionnaire. The System Usability Scale (SUS) measured usability and feasibility at the completion of this program, and digital measures of age-related function (timed up and go [TUG] and 30-second chair stand [30 CS]) were collected pre- and postintervention. Data were collected in 2021. Results: A total of 39 older adults were recruited and 38 completed the 12-week program with an average age of 72 years. The average SUS was 80.6, with an 85% attendance rate and an 8.5 (out of 10) self-reported satisfaction score. Digitally collected TUG and 30 CS statistically improved pre- and postintervention by 9% and 24%, respectively; by week 12, 64% (23/36) of participants improved in the timed up and go and 91% (32/35) improved the chair stands. Conclusions: There was excellent usability and acceptability for Strong Foundations, a novel fall-prevention program designed to be delivered digitally and promising improvement of objective measures of fall risk.
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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».