Predictors of exercise participation in ambulatory and non-ambulatory older people with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background. Exercise at moderate intensity may confer neuroprotective benefits in multiple sclerosis (MS), however it has been reported that people with MS (PwMS) exercise less than national guideline recommendations. We aimed to determine predictors of moderate to vigorous exercise among a sample of older Canadians with MS who were divided into ambulatory (less disabled) and non-ambulatory (more disabled) groups. Methods. We analysed data collected as part of a national survey of health, lifestyle and aging with MS. Participants (n = 743) were Canadians over 55 years of age with MS for 20 or more years. We identified 'a priori' variables (demographic, personal, socioeconomic, physical health, exercise history and health care support) that may predict exercise at moderate to vigorous intensity (>6.75 metabolic equivalent hours/week). Predictive variables were entered into stepwise logistic regression until best fit was achieved. Results. There was no difference in explanatory models between ambulatory and non-ambulatory groups. The model predicting exercise included the ability to walk independently (OR 1.90, 95% CI [1.24-2.91]); low disability (OR 1.50, 95% CI [1.34-1.68] for each 10 point difference in Barthel Index score), perseverance (OR 1.17, 95% CI [1.08-1.26] for each additional point on the scale of 0-14), less fatigue (OR 2.01, 95% CI [1.32-3.07] for those in the lowest quartile), fewer years since MS diagnosis (OR 1.58, 95% CI [1.11-2.23] below the median of 23 years) and fewer cardiovascular comorbidities (OR 1.55 95% CI [1.02-2.35] one or no comorbidities). It was also notable that the factors, age, gender, social support, health care support and financial status were not predictive of exercise. Conclusions. This is the first examination of exercise and exercise predictors among older, more disabled PwMS. Disability is a major predictor of exercise participation (at moderate to vigorous levels) in both ambulatory and non-ambulatory groups suggesting that more exercise options must be developed for people with greater disability. Perseverance, fatigue, and cardiovascular comorbidities are predictors that are modifiable and potential targets for exercise adherence interventions.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».