Predictors of Home Exercise Adherence in Older People with Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To identify factors associated with adherence to prescribed exercises in elderly, community-dwelling people with knee and/or hip osteoarthritis. Methods: Logistic regression was used to investigate associations among variables at the beginning of a home exercise program, after 4 weeks of performing exercises (test 2), and at the end of the 8-week program (test 3). Outcome measures were self-reported home exercise adherence at tests 2 and 3, and the predictors were exercise adherence behaviour in the clinic, concurrent physical activity, perception of being physically inactive, and correctness of exercise performance. Results: Home exercise adherence at test 2 was associated with “in-clinic” exercise adherence behaviour at test 2 (odds ratio [OR] = 1.48; 95% confidence interval [CI] = 1.09–2.01). There were significant associations between home exercise adherence at test 3 and (1) home exercise adherence at test 2 (OR = 19.86; 95% CI = 4.84–81.56); (2) concurrent physical activity at test 3 (OR = 5.58; 95% CI = 1.15–27.05); and (3) the perception of not being physically active at test 1 (OR = 0.07; 95% CI = 0.01–0.52). No associations were found between home exercise adherence and correctness of exercise performance or between home exercise adherence at test 2 and concurrent physical activity at test 2. Conclusions: People who closely adhered to prescribed exercises in the clinic were more likely to adhere at home. Home exercise adherence in weeks 1 to 4 was the strongest predictor of home exercise adherence in weeks 5 to 8. Participants who were physically active at the time of the home program were more likely to perform their home exercises, whereas those who perceived themselves to be inactive at the time of exercise prescription were less likely to maintain exercise at home.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».