Facing Multiple Barriers to Exercise: Does Stronger Efficacy Help Individuals with Arthritis?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research about exercise adherence amongst adults with arthritis has been largely correlational, and theoretically based causal studies are needed. We used an experimental design to test the social cognitive theory premise that high self-efficacy helps to overcome challenging barriers to action. METHODS: Exercising individuals (N = 86; female = 78%; M age = 53; BMI = 27) with differential self-regulatory efficacy for managing salient, non-disease barriers were randomly assigned to many or few barrier conditions. Individuals responded about the strength of their anticipated persistence to continue exercise, and their self-regulatory efficacy to use exercise-enabling coping strategies. RESULTS: In the many barriers condition, higher barriers-efficacy individuals expressed (a) greater persistence (Cohen's d = 0.75 [-0.029, 1.79]) and (b) more confidence in their coping solutions (Cohen's d = 0.65 [-0.30, 1.60]) than lower barriers-efficacy counterparts. CONCLUSION: Experimental support was obtained for the theoretical premise that when facing the greatest barrier challenge, individuals highest in self-regulatory efficacy still view exercise as possible. Findings suggest that identifying lower efficacy exercisers with arthritis to tailor their exercise to increase self-regulatory efficacy might also improve their adherence.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».