Managing lapses in cardiac rehabilitation exercise therapy: Examination of the problem-solving process.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».