Development of a physical literacy model for older adults – a consensus process by the collaborative working group on physical literacy for older Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Arguably the uptake and usability of the physical activity (PA) guidelines for older adults has not been effective with only 12% of this population meeting the minimum guidelines to maintain health. Health promoters must consider innovative ways to increase PA adoption and long-term sustainability. Physical literacy (PL) is emerging as a promising strategy to increase lifelong PA participation in younger age-groups, yet there is relatively little evidence of PL being used to support older adults in achieving the PA guidelines. Methods An iterative and mixed-methods consensus development process was utilized over a series of six informed processes and meetings to develop a model of physical literacy for adults aged 65 years and older. Results A multi-disciplinary collaborative working group (n = 9) from diverse practice settings across Canada, and representative and reflective of the full range of key elements of PL, was assembled. Three consensus meetings and two Delphi surveys, using an international cohort of 65 expert researchers, practitioners, non-government organizations and older adults, was conducted. 45% responded on the first round and consensus was achieved; however, we elected to run a second survey to support our results. With 79% response rate, there was consensus to support the new PL model for older adults. Conclusion Older adults are a unique group who have yet to be exposed to PL as a means to promote long-term PA participation. This new PL model uses an ecological approach to integrate PL into the lifestyles of most older adults. Understanding the interactions between components and elements that facilitate PL will ultimately provide a new and effective tool to target PA promotion and adherence for all older Canadians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».