Social support in physical activity interventions for adults: An overview of reviews
Notice bibliographique
Résumé
Within adult physical activity (PA) interventions, enhancing social support can foster behaviour change (initiation and maintenance), reduce social isolation, build connections with similar others, and foster a sense of belonging and connectedness. Fitness professionals and PA participants are critical support providers and/or facilitators within interventions (i.e., group PA; one-on-one PA with a fitness professional). Yet there is little guidance available regarding effective supportive behaviours and strategies for fitness professionals and participants. There is a need to identify and synthesize available evidence reporting on behaviours and strategies to support adults in PA interventions. Thus, an overview of reviews was conducted to synthesize this literature. Two independent reviewers screened citations and identified 19 studies for inclusion. Data were extracted and synthesized, and 11 categories related to supportive behaviours and strategies were identified: feeling welcomed (e.g., speaking to new participants), making PA fun (e.g., framing the exercise as enjoyable), supporting participants PA through instruction (e.g., individualized coaching on technique), informational support (e.g., sharing tips to remain active), tangible support (e.g., giving rides to class), autonomy support (e.g., providing choices in class), emotional support (e.g., showing concern for participants’ feelings), modelling PA (e.g., seeing similar others participate in PA), accountability/commitment (e.g., following up with participants who miss class), encouragement (e.g., vocalizing praise, reinforcement), and creating opportunities to make friends (e.g., allowing time to socialize in class). These findings collectively highlight numerous supportive behaviours and strategies which will be used to develop evidence-informed resources for fitness professionals working with various adult populations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».