Promoting Self-efficacy and Outcome Expectations to Enable Adherence to Resistance Training After Cardiac Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Resistance training offers clinical and functional benefits to cardiac patients, yet exercise adherence after cardiac rehabilitation (CR) is problematic. This study examined effects of an intervention targeting self-efficacy, outcome expectations, and adherence to upper-body resistance exercise after CR. PARTICIPANTS AND METHODS: Cardiac patients (N = 40) were randomly allocated to receive either standard exercise recommendations (wait-list control) or an intervention involving a theory-based instructional manual and Thera-Band resistive bands for upper-body resistance exercise. Self-efficacy and outcome expectations were assessed at baseline and 4 weeks later. Participation in resistance exercise was measured at 4 weeks postbaseline and at 3-month follow-up. RESULTS AND CONCLUSIONS: The intervention group reported higher levels of self-efficacy, outcome expectations, and resistance exercise volume compared with the control group at the 4-week follow-up. Adherence differences were sustained at 3-month follow-up, with some support that self-efficacy for adhering to resistance training mediated the effects of the intervention on follow-up exercise training frequency. Findings support the use of a theory-based motivational manual and Thera-Band resistive bands to increase self-efficacy and outcome expectations for, and adherence to, resistance training after CR.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».