MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2028957623 · doi:10.1037/a0034665

Managing lapses in cardiac rehabilitation exercise therapy: Examination of the problem-solving process.

2013· article· en· W2028957623 sur OpenAlexafffund
Parminder Flora, Lawrence R. Brawley

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueProblem Solving Skills Development
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsSaskatchewan Health Research FoundationSocial Science Research Council
Mots-clésPersistence (discontinuity)Variance (accounting)RehabilitationSocial cognitive theoryPsychologyCognitionProcess (computing)Observational studyPhysical therapyClinical psychologyMedicineDevelopmental psychologyPsychiatryComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE/OBJECTIVE: Poor adherence to cardiac rehabilitation (CR) exercise therapy is an ongoing problem. Problem-solving (PS) is an identified cognitive-behavioral strategy to promote exercise adherence. However, PS process has not been examined, and how PS promotes adherence is not known. Using Social Cognitive Theory and Ewart's Social Problem-Solving Model as guiding frameworks, we examined proposed theoretical links between persistence, an indicator of adherence, and (a) PS effectiveness and (b) self-regulatory efficacy. Based on the Model of Social Problem-Solving, 2 distinct components of the PS process (problem-solving and solution implementation), were examined. RESEARCH METHOD/DESIGN: Older adult participants (N = 52; 32 men) representing a typical CR sample (mean age = 65.6 years; SD = 10.8) participated in this correlational, observational study. RESULTS: Two hierarchical multiple regressions indicated that PS effectiveness and self-regulatory efficacy were significant predictors of anticipated persistence. Relative to PS process, both predictors accounted for: (a) 41% of the variance in anticipated persistence with PS; and (b) 49% of the variance in anticipated persistence with solution implementation. CONCLUSIONS/IMPLICATIONS: Proposed theoretical relationships were supported, and both PS effectiveness and self-regulatory efficacy accounted for a greater amount of the variance in anticipated persistence than either alone. Future efforts to improve adherence to rehabilitative exercise could include the use of PS. The 2 distinct components of the PS process may be important for successful adjustment to problems.

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)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRehabilitation PsychologyMême sujetProblem Solving Skills DevelopmentTravaux en français237 207