Physical literacy among older adults: how feasible is this in the Nigerian context? A qualitative exploration of the concept among physiotherapists
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite global efforts to promote physical activity as a beneficial social intervention for improving health and social outcomes, physical activity participation remains low in many developing countries. However, physical literacy offers a promising strategy to enhance engagement in physical activities among older adults in these regions, including Nigeria.Purpose The study explored how Nigerian physiotherapists perceive the assessment of physical literacy to guide intervention among older adults with low health literacy.Method We employed an exploratory qualitative design, guided by The International Physical Literacy Association's Physical Literacy Framework. We purposefully invited 20 Nigerian physiotherapists, each with a minimum of five years of clinical experience working with older adults, to participate in either face-to-face or Zoom video call semi-structured interviews. The interviews were audio recorded and transcribed verbatim. Multiple coders conducted the data analysis using a thematic analysis approach.Findings Our findings highlighted four key themes encompassing utilizing culturally interactive methods, providing culturally relevant patient education, offering comprehensive support that extends beyond physical activity-focused rehabilitation, and incorporating routine assessments and feedback, as perceived methods of assessing physical literacy in Nigeria.Conclusion While physical literacy represents a promising concept in Nigeria, its successful implementation will necessitate further cultural adaptation of interactive methods, along with an acknowledgment of the inherent challenges associated with its application in the Nigerian context. Future research should first attempt to culturally translating physical literacy in the Nigerian context.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».