Predicting Exercise from Arthritis Flares and Self-Regulatory Efficacy to Overcome Flare Barriers
Notice bibliographique
Résumé
Adults with arthritis struggle to adhere to moderate-vigorous exercise, which is an effective disease self-management strategy. The understanding of theory-based psychosocial factors related to exercise is needed. According to self-efficacy theory, self-regulatory efficacy to overcome challenging barriers may be one such factor. Adults often report that arthritis flares, which involve increases in typical arthritis symptoms (e.g., pain, fatigue), pose a challenge to exercise. However, no research has examined associations between arthritis flares, self-regulatory efficacy to overcome flare barriers, and exercise. The purpose of the study was to examine whether arthritis flares and self-regulatory efficacy to overcome flare barriers predicted weekly moderate-vigorous exercise volume. Ninety adults (Mage = 49.36 ± 16.38 years) with self-reported medically diagnosed arthritis responded to an online survey assessing arthritis flares, self-regulatory efficacy, prior moderate-vigorous exercise, and demographics. A hierarchical multiple regression analysis to predict exercise volume from arthritis flares (step 1) and self-regulatory efficacy to overcome flare barriers (step 2) was significant (R2 adjusted = .14, p < .001). Self-regulatory efficacy was the sole significant predictor in the full model (R2 change = .11, standardized β = .35, p < .001). These findings are the first to illustrate that individuals’ confidence to overcome flare barriers, and not merely the experience of a flare, predict exercise. These findings are important because efficacy beliefs can be changed via theory-based interventions. If future research supports a causal relationship between self-regulatory efficacy to overcome flare barriers and exercise, then an intervention can be designed and tested for improvements in efficacy and, in turn, exercise.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».