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Record W4407296482 · doi:10.24095/hpcdp.45.2.01f

Favoriser le mouvement grâce à l’approche par paliers : recherche et revue systématiques destinées à orienter la mise au point d’une nouvelle intervention axée sur les comportements sédentaires chez les aînés

2025· article· fr· W4407296482 on OpenAlexaffvenue
Konstantina Katsoulis, Maria Tan, Sean Horton, Samir K. Sinha, Bill Kapralos, David W. Dunstan, Danielle R. B̀ouchard, Jennifer L. Copeland, Shilpa Dogra

Bibliographic record

VenuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsUniversity of TorontoUniversity of WindsorUniversity of LethbridgeUniversity of New BrunswickOntario Tech University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction Les méthodes habituellement utilisées pour aider les aînés à adopter et à maintenir un mode de vie actif ne connaissent pas beaucoup de succès. L’« approche par paliers » proposée précédemment permet de jeter de nouvelles bases pour la mise au point d’interventions et de stratégies de santé publique; elle est composée du palier 1 (changer les comportements sédentaires) et des paliers 2 à 4 (intégrer davantage d’activité physique d’une intensité croissante). Avec cette recherche et cette revue systématiques, nous avons tenté d’étayer l’élaboration conjointe d’une nouvelle intervention destinée aux aînés inactifs vivant dans la collectivité et qui soit principalement axée sur le palier 1 de l’approche par paliers. Méthodologie Nous avons mené une recherche systématique dans six bases de données (MEDLINE, PsycInfo, CINAHL, Cochrane CENTRAL, SPORTDiscus et Scopus). Résultats Après élimination des doublons, 3 427 références ont fait l’objet d’un tri basé sur le titre et le résumé. Par la suite, 14 articles (représentant 17 groupes d’intervention) ont été retenus après lecture du texte complet. Sur ces articles, cinq portaient sur des essais contrôlés randomisés, trois visaient à comparer deux interventions et six étaient des études à groupe unique. Les échantillons de départ étaient composés de 9 à 176 participants, pour un total de 617 aînés. L’âge moyen des échantillons variait entre 64,3 (écart-type [ET] 3,8) et 85,1 (ET 6,2) ans, tandis que la durée des interventions allait de moins de une journée à six mois. Les interventions destinées à réduire le temps de sédentarité étaient bien acceptées : la plupart des études présentaient un taux d’achèvement supérieur à 80 %. D’après les résultats des comparaisons intragroupes, la moitié des études ont révélé une réduction du temps de sédentarité (6 groupes sur 12) et la moitié ont montré une augmentation de l’activité physique (6 groupes sur 12). D’après les résultats des comparaisons intergroupes, 2 groupes d’intervention sur 5 ont présenté une amélioration des résultats en matière de temps passé en position assise et d’activité physique par rapport aux groupes témoins. La satisfaction à l’égard des interventions et l’adhésion à celles-ci étaient généralement élevées. Conclusion Les interventions visant à réduire le temps de sédentarité chez les aînés sont prometteuses et semblent indiquer que plusieurs composantes pourraient être incluses dans une intervention axée sur le palier 1 de l’approche par paliers.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.065
metaresearch head score (Gemma)0.135
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.065
Threshold uncertainty score0.342

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0650.135
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0050.006
Bibliometrics0.0060.009
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0090.008
Open science0.0040.004
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.063
GPT teacher head0.388
Teacher spread0.325 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2025
Admission routes2
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