Towards Inclusive Physical Activity: A Systematic Review of Scopus Evidence on Multidimensional Barriers in Physical and Intellectual Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
Objectives. The study aimed to systematically analyze barriers to physical activity (PA) among individuals with physical and intellectual disabilities, integrating the COM-B model and Social Determinants of Health (SDH) framework to identify universal and disability-specific challenges. Materials and methods. The present research involved a PRISMA-guided systematic review of 14 Scopus-indexed studies published between 2021 and 2025 from high- (HICs) and low-middle-income countries (LMICs). Thematic synthesis categorized barriers into environmental/structural, intrapersonal, and sociocultural domains. Results. The results revealed environmental/structural barriers as predominant (10 studies), including transportation limitations (29% in Norway), inaccessible facilities (91% inactivity in Canadian children), and institutional resource gaps. Intrapersonal barriers (4 studies) included motivation deficits and gender stigma (8 unique barriers for women with physical disabilities). Distinct challenges were identified: individuals with physical disabilities faced fatigue (β = -0.34, p < 0.001) and chronic pain, while individuals with intellectual disabilities encountered caregiver dependency and cognitive limitations. Geographic disparities highlighted infrastructural barriers in HICs (e.g., Belgium’s adaptive program gaps) versus motivational/resource challenges in LMICs (e.g., 0% PA compliance among Turkish mothers). Conclusions. The findings of this study underscore the need for tailored, multi-level interventions addressing disability-specific barriers and systemic inequities. Policy priorities include infrastructure investment, caregiver training, and stigma reduction to align with SDGs 3 (Health) and 10 (Reduced Inequalities). Cross-sector collaboration and context-driven strategies are critical to operationalize inclusive PA frameworks globally.
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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 | 0,002 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».