Using social–cognitive constructs to predict preoperative exercise before total joint replacement.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to apply Bandura's (1998) social-cognitive theory to understand preoperative exercise and walking behavior in a sample of individuals waiting for total joint replacement (TJR) surgery. METHOD: Participants (N = 78) were individuals waiting for TJR who completed measures of the social-cognitive theory, e.g., barrier efficacy, task efficacy, outcome expectancy, self-regulation, neighborhood walking environment, WOMAC-pain, WOMAC-physical function (Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index; In N. Bellamy, W. W. Buchanan, C. H. Goldsmith, J. Campbell, & L. W. Stitt, Validation study of WOMAC: A health status instrument for measuring clinically important patient relevant outcomes to antirheumatic drug therapy in patients with osteoarthritis of the hip or knee, The Journal of Rheumatology, 1988, 15, pp. 1833-1840) framed for exercise and walking. RESULTS: Independent t tests suggested no differences (p > .05) between type of surgery (hip vs. knee), gender, or age for exercise and over half of the sample was considered inactive (55%; American Geriatrics Society, 2001). Overall, social-cognitive theory failed to explain exercise in this sample; only pain (β = -.31) explained exercise behavior. When walking behavior was considered specifically, however, task efficacy for walking (β = .55) and self-regulation (β = .24) explained 32% of behavior. social cognitive theory showed limited capability in predicting exercise in this sample but strong capability for explaining walking. CONCLUSION: When considering exercise before TJR surgery, our findings reflect the significance of the pain associated with advanced osteoarthritis and the negative impact on preoperative exercise behaviors. As walking was the most commonly reported type of exercise, results from this study suggest that task efficacy for walking and self-regulation may play an important role when considering interventions aimed to increase walking behavior before TJR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».