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Enregistrement W4413164337 · doi:10.2196/76592

Implementation, Challenges, and Outlook of an Intergenerational, Layperson-led, Health Coaching Program (HealthStart): A Pilot Case Study

2025· article· en· W4413164337 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaoting Huang, Ka Shing Yow, Jin Ye Yeo, Haikel A. Lim, Jie Xin Lim, Meng Han Lim, Lynn Pei Zhen Teo, Si Qi Lim, Jaichandra Kharuna, Kai Wen Aaron Tang, Angeline Jie-Yin Tey, Lian Leng Low, Kennedy Yao Yi Ng

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaypersonPreprintCoachingPsychologyComputer sciencePolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: As rapidly aging populations become a worldwide phenomenon, early detection and prompt management of chronic disease become essential to support healthy aging. Community-based health screenings, a key component of this strategy, often struggle with poor follow-up rates, limiting their long-term impact. Given the untapped potential of youth volunteers and the urgent need for a scalable approach to improve continuity of care post health screenings, we developed HealthStart: a structured, theory-based program that empowers these older adults to take greater ownership of their health and their chronic conditions with the support of youth community health volunteers (CHVs). Objective: This study aimed to describe the development, implementation, and early outcomes of HealthStart-an intergenerational, layperson-led health coaching program-and summarize operational lessons to guide similar models in Asian communities. Methods: HealthStart adopted an intergenerational service-learning approach modeled on a self-determination theory-based layperson-led health coaching framework. Each HealthStart team consisted of 1 health care volunteer (HCV) and 4 youth CHVs. All volunteers underwent blended training and were assessed for layperson-led health coaching readiness. Between September 2022 and June 2023 in Singapore, youth CHVs empowered adult participants aged 40 years and older after their health screening to (1) learn about their chronic diseases, (2) learn at least one digital health app, (3) enroll with a primary care provider, and (4) set a lifestyle goal (based on the Specific, Measurable, Achievable, Realistic/Relevant, and Time-bound [SMART] framework for goal setting) and achieve it. We used an implementation-focused case study design using descriptive statistics and volunteer-participant feedback to evaluate feasibility and outcomes. Results: Of 236 eligible individuals, 192 enrolled. Participants had a mean age of 67 (SD 9.6) years; 52.1% (n=100) of participants were female, with a majority of Chinese ethnicity, having completed primary or secondary school education, residing in self-owned flats, and living in 3-room public housing. Follow-up rate with primary care increased from 42.7% (82/148) preprogram to 84.5% (125/148) postprogram (χ21=43; P<.001). In total, 58 HCVs were recruited, comprising 26 nurses and 6 doctors, with the remainder as allied health professionals. A total of 33 were trained and deployed. The mean age of HCVs was 37 years old, and 24 (72.7%) were female. Furthermore, 149 youth CHVs were recruited, 138 trained, and 102 deployed. The mean age of the youth CHVs who were deployed was 24 years, and 75 (73.5%) were female. Reflections included the importance of volunteer competency and selection criteria, tiering of participant intervention, tapping on community assets, adoption of a social prescription framework, importance of alignment with population health policies, and cultivating intergenerational relationships. Conclusions: HealthStart demonstrates the feasibility and acceptability of a structured, intergenerational, layperson-led health coaching model embedded in primary care. We identify key lessons learned in the conceptualization and implementation of the program that may inform the design of similar volunteer-enabled initiatives for harnessing laypersons, an often-underused asset, to promote health in the community.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
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Résumé présentoui

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