Adapting Lifestyle Redesign <sup>®</sup> : Navigating Fidelity and Contextual Fit Across Four Case Examples
Notice bibliographique
Résumé
Background. Lifestyle Redesign ® occupational therapy (LR-OT) originated in the Well Elderly studies as a preventive intervention for older adults, demonstrating positive health and cost outcomes. Although LR-OT later expanded to chronic condition management and inspired numerous programme adaptations for different contexts and populations, systematic reporting of intervention modifications remains scarce. This gap extends beyond OT, reflecting a broader movement in implementation science. Purpose. This study applies the Framework for Reporting Adaptations and Modifications-Expanded (FRAME) to systematically document adaptations across four LR-OT programmes. Additionally, we examine fidelity-consistency by mapping programme components to the Well Elderly programme and core LR-OT elements. Methods. Four teams implementing adapted programmes—diabetic foot ulcer self-management, primary care chronic condition management, Remodeler sa Vie for French-Canadian older adults, and LR weight management—participated in a structured mapping exercise to align programmes with FRAME and LR-OT principle components. Results. Adaptation approaches varied from highly structured to loosely standardized methods. Despite numerous modifications, all programmes strongly aligned with LR-OT's core characteristics and domains. Conclusion. This study highlights LR-OT's adaptability across diverse contexts while maintaining fidelity to its foundational framework. Findings contribute to implementation research, providing a model for systematically documenting and characterizing adaptations made to client-centred, evidence-based OT programmes.
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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 | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».