Perceptions of Issues Relating to Exercise and Joint Health in Rheumatoid Arthritis: A UK‐Based Questionnaire Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This questionnaire study investigated the perceptions of rheumatoid arthritis (RA) patients across the UK in relation to exercise and joint health. The validity of the measure was also assessed. METHODS: Members of the National Rheumatoid Arthritis Society (NRAS) with self-reported RA completed the questionnaire online. Items related to five factors that emerged from previous qualitative research. Participants responded using a five-point Likert-style scale (strongly disagree to strongly agree). The International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) assessed physical activity. The model was tested using confirmatory factor analysis (LISREL 8.8); statistical analyses were conducted using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS). RESULTS: A total of 247 responses were collected over 47 days (88% females; age: 18-77 years; disease duration: <1-51 years). Acceptable factorial validity was revealed (Satorra-Bentler χ(2) = 774.47, df = 454, p < 0.001, root mean squared error of approximation (RMSEA) = 0.05, 90% confidence interval RMSEA = 0.05-0.06, comparative fit index = 0.94, standardized root mean square residual = 0.09), with the following factor endorsements: 'Health professionals show exercise knowledge' (19%); 'Knowing what exercise should be done' (43%); 'Having to exercise because it is helpful' (72%); 'Worry about causing harm to joints' (44%); and 'Not wanting to exercise as joints hurt' (52%). Patient concerns about joint pain, joint harm and how to exercise were significantly associated with lower physical activity (p < 0.05). CONCLUSIONS: These results confirm that patients perceive exercise as beneficial. However, concerns about how to exercise, joint pain, causing harm to joints and a perceived lack of exercise knowledge among health professionals remain. Addressing these concerns may have implications for increasing physical activity within the RA population.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».