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Enregistrement W7133008680

Wellness 2 Age; Supporting rural older people to age well

2025· article· en· W7133008680 sur OpenAlexaboutno aff
Kristy Robson, Melissa; id_orcid 0000-0001-7088-5826 Nott, Liana Green

Notice bibliographique

RevueCharles Sturt University Research Output (CRO) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOlder peopleRural areaAging in placeCohortRural healthPopulation ageingHealthy ageingPopulationSocial support
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Ageing can be associated with reduced independence, mobility, and social isolation, which leads to an increased risk of becoming dependent on health and aged care services. With an increasing ageing Australian population and limited access to services within rural areas, we need innovative approaches to better support older rural people to age independently. The Wellness 2 Age Program adopts a strengths-based, person-centred approach to simultaneously improve the mobility, cognition, and social wellbeing of older rural community members through activities that are aligned to individual participants’ goals. The program runs for 1 hour per week for 10 weeks and involves graded activities to support individual needs, which are explicitly linking to home-based activities so that learnt strategies can easily translate into the older person’s everyday environment. Initially delivered in one rural NSW location, the aim of this research was to determine whether the acceptability, feasibility and efficacy of the Wellness 2 Age program was maintained under different rural community-based services to inform scale-up more broadly across rural areas. Methods A prospective multi-site cohort study employing a mixed methods study design was used to evaluate the Wellness 2 Age program, with older people who participated in the program, and with allied health staff, allied health assistants, and aged care support staff who facilitated the program at each site. A range of online and paper-based surveys, standardised pre and post outcome measures, and semi-structured interviews were undertaken to evaluate the outcomes of implementing the program. Feasibility and acceptability surveys were analysed using descriptive statistics. Paired-samples t-tests were used to measure change on standardised outcome measures over the 10-week program. Thematic analysis was utilised to analyse the qualitative data from interviews. Results Eighteen staff were trained to deliver the program across four sites, with 29 older people completing the program during 2024. All staff indicated that the program was either completely feasible or feasible to some degree to deliver at their organisation. Most older people reported that all elements of the Wellness 2 Age program were completely acceptable, regardless of which site they participated at. Older participants across the sites demonstrated statistically significant positive improvement on self-rated occupational performance and satisfaction using the Canadian Occupational Performance Measure, with a large intervention effect. Older participants also demonstrated statistically significant improvement on mobility, cognition, and quality of life, with a medium to large intervention effect. Finally, three qualitative themes were identified from interviews with older participants; 1) The supported and adaptive program structure enabled engagement, 2) Skilled implementation balanced safety with encouragement and humour, 3) Opportunities existed to enhance clarity and connection. Conclusion The outcomes of this multisite study demonstrate that the Wellness 2 Age program can suit diverse rural settings while maintaining a structured foundation to ensure consistent outcomes. The ability to successfully implement the program across a range of health and aged care services suggests that it is adaptable to the local needs, while utilising the available rural workforce.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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