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Enregistrement W973355291 · doi:10.1177/0733464815597315

Barriers and Promoters for Enrollment to a Community-Based Tai Chi Program for Older, Low-Income, and Ethnically Diverse Adults

2015· article· en· W973355291 sur OpenAlexaff
James Manson, Hala Tamim, Joe Baker

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupSocioeconomic statusEthnically diverseGerontologySocializationFocus groupHealth equityMedicinePsychologyPublic healthEnvironmental healthNursingPopulationDevelopmental psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low-income, ethnically diverse, older adults may be at greater health risk owing to their lower activity levels and potential cultural barriers to physical activity (PA) programs. To explore the specific barriers and promoters to enrollment to a 16-week Tai Chi (TC) program, we interviewed 87 lower socioeconomic older adults from multiple ethnic backgrounds before the initiation of a TC program. METHOD: Semistructured qualitative focus group interviews were conducted with questions focused on themes of barriers and promoters to enrollment in a TC program that might or might not be culturally or gender related. RESULTS: Important issues emerged that covered six categories. Categories included physical and mental health, time of day, socialization, program pairing, accessibility, and appropriate leadership/teacher. CONCLUSION: This information may have value for tailoring future PA programming in the community that could lead to improved health outcomes through better enrollment and increased participation in PA and exercise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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