Prediction of Adaptive Self‐Regulatory Responses to Arthritis Pain Anxiety in Exercising Adults: Does Pain Acceptance Matter?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exercising for ≥ 150 min/week is a recommended strategy for self-managing arthritis. However, exercise nonadherence is a problem. Arthritis pain anxiety may interfere with regular exercise. According to the fear-avoidance model, individuals may confront their pain anxiety by using adaptive self-regulatory responses (eg, changing exercise type or duration). Furthermore, the anxiety-self-regulatory responses relationship may vary as a function of individuals' pain acceptance levels. OBJECTIVES: To investigate pain acceptance as a moderator of the pain anxiety-adaptive self-regulatory responses relationship. The secondary objective was to examine whether groups of patients who differed in meeting exercise recommendations also differed in pain-related and self-regulatory responses. METHODS: Adults (mean [± SD] age 49.75 ± 13.88 years) with medically diagnosed arthritis completed online measures of arthritis pain-related variables and self-regulatory responses at baseline, and exercise participation two weeks later. Individuals meeting (n=87) and not meeting (n=49) exercise recommendations were identified. RESULTS: Hierarchical multiple regression analysis revealed that pain acceptance moderated the anxiety-adaptive self-regulatory responses relationship. When pain anxiety was lower, greater pain acceptance was associated with less frequent use of adaptive responses. When anxiety was higher, adaptive responses were used regardless of pain acceptance level. MANOVA findings revealed that participants meeting the recommended exercise dose reported significantly lower pain and pain anxiety, and greater pain acceptance (P<0.05) than those not meeting the dose. CONCLUSIONS: Greater pain acceptance may help individuals to focus their efforts to adapt to their pain anxiety only when it is higher, leaving self-regulatory capacity to cope with additional challenges to exercise adherence (eg, busy schedule).
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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 | 0,017 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».