Efficacy of a Physical Activity Counseling Program With Use of a Wearable Tracker in People With Inflammatory Arthritis: A Randomized Controlled Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the efficacy of a multifaceted counseling intervention at improving physical activity participation and patient outcomes. METHODS: We recruited people with rheumatoid arthritis (RA) or systemic lupus erythematosus (SLE). In weeks 1-8, the immediate group received education and counseling by a physical therapist, used a Fitbit and a web application to obtain feedback about their physical activity, and received 4 follow-up calls from the physical therapist. The delay group received the same intervention in weeks 10-17. Participants were assessed at baseline and at weeks 9, 18, and 27. The primary outcome was time spent in moderate/vigorous physical activity (MVPA; in bouts of ≥10 minutes) measured with a SenseWear device. Secondary outcomes included step count, time in sedentary behavior, pain, fatigue, mood, self-management capacity, and habitual behaviors. RESULTS: A total of 118 participants enrolled. The adjusted mean difference in MVPA was 9.4 minutes/day (95% confidence interval [95% CI] -0.5, 19.3, P = 0.06). A significant effect was found in pain (-2.45 [95% CI -4.78, -0.13], P = 0.04), and perceived walking habit (0.54 [95% CI 0.08, 0.99], P = 0.02). The remaining secondary outcomes improved, but were not statistically significant. Post hoc analysis revealed a significant effect in MVPA (14.3 minutes/day [95% CI 2.3, 26.3]) and pain (-4.05 [95% CI -6.73, -1.36]) in participants with RA, but not in those with SLE. CONCLUSION: Counseling by a physical therapist has the potential to improve physical activity in people with inflammatory arthritis, but further study is needed to understand the intervention effect on different diseases. We found a significant improvement in pain, suggesting that the intervention might have a positive effect on symptom management.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle