Barriers and Facilitators to Physical Activity Participation for Autistic Individuals: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Physical Activity (PA) offers many physical, social, and mental health benefits to autistic individuals, yet participation rates are low compared to those of neurotypical individuals. This systematic review focused on understanding barriers and facilitators impacting PA participation in autistic individuals. Multiple databases were searched comprehensively for studies conforming to inclusion criteria (i.e., participants included autistic individuals, their parents or caregivers, peer-reviewed in English, qualitative and quantitative methodology) and exclusion criteria (i.e., unpublished thesis, dissertation, or reports, or not published in English). Initial searches yielded 3,505 studies of which 47 met criteria for inclusion. Employing the social-ecological framework (Bronfenbrenner, 1979), PA barriers were organized into a) intrapersonal (e.g., sensory sensitivities, boredom, self-image, behavioural challenges, or lack of necessary supervisory support), b) interpersonal (e.g., PA partner absence or parents’ time constraints), c) community and institutional (e.g., inadequate equipment or lack of transportation), and d) public policy (e.g., autism -related stigma). PA facilitators were organized into a) intrapersonal (e.g., reward perception, personal interest in activities, or group activities), b) interpersonal (e.g., parents, siblings, or friends being physically active), c) community and institutional (e.g., availability of PA programs or supportive PA equipment), and d) public policy (e.g., accessible and inclusive policies). Findings can guide policy and program design, encourage interventions promoting PA among autistic individuals, and inform further research directions regarding effective PA interventions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».