Self-reported compliance to home-based resistance training in cardiac patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To retrospectively identify factors influencing long-term compliance to home-based resistance training (RT) in a cardiac rehabilitation (CR) programme. METHODS: Five hundred and eighteen patients (447 males, 71 females) attending a CR programme consisting of aerobic exercise, education and lifestyle counselling were also offered RT exercises, which they performed over a 72-month period. These patients were sent a questionnaire to examine ongoing participation in RT and perceptions around RT. RESULTS: Sixty-nine percent of the surveys were returned. The mean follow-up time was 38.7+/-25.9 months post-RT prescription (about 2.5 years postgraduation from on-site CR). Among respondents, 50% (50.6% males, 42.9% females) were continuing RT at the time of the survey (compliers), and 50% (49.4% males, 57.1% females) had discontinued RT (dropouts). Compliers perceived greater support for RT participation than dropouts (41.3 and 22.5% perceived strong support, respectively, from family/friends and physicians, P<0.005). Dropouts had a higher percentage of body fat at baseline than compliers (32% of dropouts and 20% of compliers had a body fat >25%, P<0.025). Men participated mainly to 'improve appearance' and women to 'prevent osteoporosis'. Weight reduction was a greater motivator to participate for dropouts than for compliers. The main reason for discontinuing RT was 'lack of motivation'. The most common injuries occurred in one shoulder or the lower back. Only 3% discontinued RT because of injury. CONCLUSION: One-half of patients starting an RT home-based programme were still under training at the time of the survey (mean 38.7 months). A lower percentage of body fat and support from family/friends and physicians seem to increase long-term compliance. There were sex differences in reasons for participation and dropout. Emphasizing achievable benefits that motivate men and women to participate may help to reduce dropout.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».