Effect of an Online Mobility Self-Management Program on Walking Speed in Older Adults With Preclinical Mobility Limitation: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Walking difficulties are a common and costly problem. However, disability associated with the decline in walking ability is not an inevitable consequence. With an aging population, it is increasingly important to establish strategies to help older adults preserve the capacity to live independently and function well in late life. Preclinical mobility limitation (PCML), which is characterized by subtle changes or limitations in mobility that precede disability, manifests as changes in how daily tasks such as walking are performed. Persons with PCML are at increased risk for the onset of disability and chronic disease. For that reason, PCML is a critical stage in the natural history of functional change when there is the opportunity for primary prevention interventions. OBJECTIVE: To evaluate the effect of a 12-week online mobility self-management program (Stepping Up) on mobility outcomes, including walking speed, aerobic exercise capacity, dual-task cost, physical functioning (balance and strength), balance confidence, extent of community mobility, self-management of mobility, and quality of life in older adults with PCML. METHODS: This randomized controlled trial (RCT) will recruit 249 older adults (aged 55-75 years) screened for PCML. Participants will be assigned to the Stepping Up program, a telephone-based coaching walking program or an online chair-based yoga program. Programs will be delivered over 12 weeks and participants will undergo virtual assessments with a blinded physiotherapist at baseline, 12, 24, and 36 weeks. An economic evaluation will be conducted alongside this RCT. RESULTS: A total of 253 participants were enrolled in the trial. Data collection commenced in August 2021 and will be completed in October 2025. Data analysis will begin in November 2025 and results will be published in the Summer of 2026. CONCLUSIONS: To our knowledge, PCML has not been addressed by primary prevention interventions that incorporate both task-oriented motor learning exercise and mobility self-management sessions. Results will establish if the Stepping-Up program has the potential to serve as a model for sustainable, accessible, and cost-effective programming for individuals with early mobility limitations. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04368949; https://clinicaltrials.gov/study/NCT04368949. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/72585.
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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 | 0,034 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,011 |
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 ».