A Theory-Based Approach to Adapting a Task-Oriented Community Exercise Programme for Virtual Delivery for People With Balance and Mobility Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Despite the health benefits for people with mobility limitations of participating in community-based exercise programmes (CBEPs), accessing and implementing in-person CBEPs can be challenging. We describe a theory-based approach to adapting a group task-oriented, in-person CBEP targeting balance and mobility to a virtual format. Method: We used the Knowledge-to-Action and Medical Research Council frameworks to guide adaptation of an established CBEP for virtual delivery. We undertook consultations with knowledge users (i.e., CBEP providers, health care professionals, managers, policy-makers) and researchers on adapting programme components to optimize the feasibility of virtual delivery and retain benefits of the in-person CBEP. Concurrently, we conducted three feasibility studies involving post-programme participant surveys to evaluate and refine programme components. Results: Programme components, including a pre-programme safety video and use of trained facilitators to stream exercise videos via videoconferencing and facilitate social times, met safety, feasibility, and acceptability benchmarks. In studies 1, 2, and 3, the majority of participants described benefit to physical function (59%, 64%, and 79%, respectively) and emotional well-being (64%, 62%, and 75%, respectively). Conclusions: Theoretical frameworks were useful to guide adaptation of an established in-person CBEP to a virtual format. This theoretical approach may inform virtual programme development for other populations and targeted outcomes.
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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 | 0,023 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».