Does optimizing Choose to Move – a health-promoting program for older adults – enhance scalability, program implementation and effectiveness?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Investment in scale-up and sustainment of effective health-promoting programs is often hampered by competing demands on scarce health dollars. Thus, optimizing programs to reduce resource use (e.g., delivery costs) while maintaining effectiveness is necessary to promote health at scale. Using a phased approach (2015–2024), we adapted and scaled-up an evidence-based, health-promoting program for older adults (Choose to Move; CTM). For CTM Phase 4 we undertook a systematic, data-driven adaptation process to reduce resource use. In this paper we: 1) describe the CTM Phase 4 program (‘CTM Phase 4’) and assess its 2) implementation and 3) effectiveness. Methods For CTM Phase 4 (30-min one-on-one consultation and 8, 60-min group meetings with an activity coach), we reduced activity coach hours by 40% compared to Phase 3. To evaluate effectiveness of CTM Phase 4 we conducted a type 2 hybrid effectiveness-implementation study involving 137 programs (1126 older adults; 59–74 years, 75 + years) delivered by 29 activity coaches. We assessed implementation indicators (e.g., dose, fidelity, adaptation, participant responsiveness, self-efficacy) via survey in activity coaches and older adults. We assessed older adults’ physical activity (PA), mobility, social isolation, and loneliness before and after (0, 3 months) the program. Results Implementation indicators demonstrated that CTM Phase 4 was delivered successfully. Post-intervention, PA (+ 1.5 days/week; 95% CI 1.3, 1.6), mobility limitations (-6.4%), and scores for mobility (+ 0.7; 95% CI: 0.4, 1.3), social isolation (+ 0.69; 95% CI: 0.50, 0.89), and loneliness (-0.24; 95% CI: -0.34, -0.13) were improved in those < 75 years. Among those ≥ 75 years, PA (+ 1.0 days/week; 95% CI, 0.7, 1.2), mobility score (+ 1.1; 95% CI: 0.4, 1.8), and social isolation score (+ 0.31; 95% CI: 0.002, 0.61) were improved post-intervention. Overall, participant-level benefits were comparable to those observed in Phase 3. Conclusions CTM was co-designed as a flexible program, adapted over time based on user group needs and preferences. This flexibility enabled us to reduce activity coach delivery hours without compromising implementation or benefits to older adults’ health. Optimizing effective health-promoting programs to enhance their scalability and sustainability provides an important pathway to improved population health. Trial Registration ClinicalTrials.gov, NCT05678985. Registered 10 January 2023 – Retrospectively registered, https://clinicaltrials.gov/study/NCT05678985 .
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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 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».