Reducing sedentary behaviour after stroke: perspectives of ambulatory individuals with stroke
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Understanding the determinants of sedentary behaviour (sitting or lying with low energy expenditure) in stroke survivors can enhance the development of successful behaviour change strategies. This qualitative study explored the perceptions of stroke survivors about sedentary behaviour and ways in which it can be changed. METHODS: An interpretative qualitative inquiry was used with thematic analysis of interview data. Interviews were conducted using a semi-structured guide with 13 stroke survivors. Interview transcripts were analysed using thematic analysis. Self-reported sedentary time was assessed during interviews. RESULTS: Four main themes emerged from the data: meaning of sedentary behaviour, reasons for sedentary behaviour, barriers and facilitators to reducing sedentary behaviour, and strategies to sit less and move more. Only 6 participants knew about sedentary behaviour, and 2 were aware of the associated health risks. Participants encountered barriers in their daily lives that affect engagement in activity including motor impairments, fatigue, cognitive problems, and lack of motivation. Using wearable technologies and action planning to reduce sedentary behaviour hold promise as behaviour change strategies. CONCLUSIONS: There is limited awareness of health risks of sedentary behaviour among stroke survivors. Strategies involving self-monitoring and movement throughout the day are potential ways to reduce sedentary behaviour. Implications for Rehabilitation Reducing sedentary behaviour in ambulatory stroke survivors is dependent on a number of modifiable determinants. Planning regular interruptions in sedentary time, such as standing or walking frequently throughout waking hours, during television commercial breaks or while using the phone are some potential strategies for reducing sedentary behaviour in stroke survivors. Availability of social and professional support and self-monitoring using wearable technologies that provide real-time feedback might result in increased motivation to sit less and move more. Using alarms and devices that provide cues to action by reminding participants to sit less and move more were perceived as important.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».