Development of the Physical Activity Research Opportunities (PARO) framework
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Physical activity is beneficial across the lifespan, but most Americans do not meet physical activity guidelines. Multiple sources exist that identify opportunities to address gaps in physical activity research knowledge and implementation. Several of these opportunities have important considerations for populations experiencing health inequities. The goal of this study was to identify, synthesize, and categorize opportunities for research (i.e., systematic investigations to develop generalizable knowledge) into a conceptual framework to advance physical activity research in a cohesive and efficient manner. METHODS: The National Collaborative on Childhood Obesity Research convened subject matter experts to conduct five qualitative document analysis steps: (1) identify sources published by United States government, intergovernmental, or national non-profit organizations related to physical activity, (2) review sources to extract research opportunities, (3) code the opportunities by variables (translational research phase, social ecological level, setting, and priority population) determined by the expert group, (4) synthesize data on similar opportunities, and (5) review crosstabulation data to examine coding patterns and develop a framework. RESULTS: Opportunities (n = 385) were extracted from sources (n = 11) and combined into condensed opportunity statements (n = 87). Most called for effectiveness research (n = 44, 51%) or dissemination and implementation science research (n = 14, 16%). 38% were related to policy, systems, and environmental interventions (n = 33), and 70% mentioned community settings (n = 61). Additionally, 76% did not include health equity considerations (n = 66), and 75% mentioned no specific population or populations across the lifespan (n = 65). The resultant Physical Activity Research Opportunities (PARO) framework details opportunities by translational research phase (methods/measures development, etiology, efficacy, effectiveness, dissemination and implementation, and surveillance) and social ecological level (individual or interpersonal, policy/systems/environmental, and crosscutting), including health equity considerations. CONCLUSIONS: The resultant PARO framework highlights gaps in current evidence and reveals opportunities for physical activity funders, researchers, policymakers, and practitioners to strategically advance their work. There are prospects for designing efficacy and effectiveness trials with an eye toward dissemination and implementation, developing strategies for improving dissemination and implementation, and using community- and practitioner-engaged approaches across translational research phases to advance health equity. Health equity can also be addressed by tailoring interventions, enhancing reach to priority populations, and improving social determinants of health.
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 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 | 0,158 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,018 |
| Communication savante | 0,013 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».