Application and Implementation Gaps in the Conical Model for Older Adults’ Mobility: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The 2010 Conical Model of Theoretical Framework for Mobility in Older Adults examines how various factors impact elderly mobility. A decade later, describing the model’s application in research, clinical practice, and policy is crucial. Objective: This scoping review aims to identify studies utilizing the Conical Model in older adult research, clinical practice, and policy while pinpointing implementation gaps. Methods: Seven databases (MEDLINE (PubMed), Embase, CINAHL, PsycINFO, Scopus, Web of Science, GooogleScholar) from 2010 to April 2025 with a well-defined search strategy. Pairs of reviewers independently conducted title/abstract and full-text screening, extracted data, and assessed study quality using modified Downs and Black Checklist (quantitative), Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Research (qualitative), and Mixed Methods Appraisal Tool (mixed methods). Results: Twenty-four studies (20 cross-sectional quantitative studies, 2 mixed methods, one concept and one e-Delphi study) were included, with one advancing the Conical Model, eleven testing it, and twelve incorporating it into study development. Findings showed a consistent association between physical and social factors with mobility, although the assessment of mobility factors varied among studies. The quality of articles ranged from good (23%) to excellent (77%). Conclusion: No evidence was found on the Conical Model’s application in clinical practice or policy, despite its theoretical relevance; therefore, there is a need for further validation of the model in real-world applications.
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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 | 0,238 | 0,457 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».