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Enregistrement W2321826296 · doi:10.1037/a0032018

Development and impact of exercise self-efficacy types during and after cardiac rehabilitation.

2013· article· en· W2321826296 sur OpenAlexafffund
Wendy M. Rodgers, Terra C. Murray, Anne‐Marie Selzler, Paul Norman

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRehabilitationCoping (psychology)MedicinePhysical therapyDiseaseSelf-efficacyPsychologyClinical psychologyInternal medicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death in the developed world. Cardiac rehabilitation (CR) is a comprehensive treatment program centered on structured exercise that has been demonstrated to achieve significant decreases in mortality and morbidity in cardiac patients, yet few patients adhere to exercise post-CR and so fail to maintain any health benefits accrued during rehabilitation. One reason for the lack of adherence might be that CR fails to address the challenges to adherence faced by patients when they no longer have the resources and structure of CR to support them. Self-efficacy (SE) is a robust predictor of behavioral persistence. This study therefore focuses on changes in different types of SE during CR and the relationship of SE to subsequent levels of physical activity. METHOD: A sample of 63 CR patients completed assessments of task, scheduling and coping SE at baseline and the end of CR, as well as self-reported exercise behavior at the end of CR and 1-month post-CR. RESULTS: Task SE (for performing elemental aspects of the behavior) was found to be most changed type of SE during CR and was strongly related to self-reported exercise at the end of CR. However, scheduling SE (for performing the behavior regularly) was most strongly related to self-reported exercise post-CR. CONCLUSIONS: These results are theoretically consistent and suggest that scheduling SE should be targeted during CR to improve post-CR exercise adherence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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