The SitLess With MS Program: Intervention Feasibility and Change in Sedentary Behavior
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study reports on the feasibility of the SitLess with MS trial, an intervention targeting sedentary behavior in individuals with multiple sclerosis (MS). DESIGN: Single group, pre-post intervention design. SETTING: Community. PARTICIPANTS: Participants (N=41) with mild to moderate disability from MS. INTERVENTION: The intervention was 15 weeks, with a 7-week follow-up, and included 2 stages: SitLess and MoveMore. During the SitLess stage, participants were encouraged to break up prolonged sitting bouts over a 7-week period, whereas the MoveMore stage promoted increased steps per day and interrupting sitting over a 7-week period. The intervention was delivered through weekly one-on-one coaching sessions via telerehabilitation and an accompanying newsletter based on social-cognitive theory. Activity was monitored throughout the program using a Fitbit. MAIN OUTCOME MEASURES: Process (eg, recruitment) and resource and management (eg, personnel requirements) metrics were assessed, along with efficacy outcomes (eg, effect). Progression criteria were set a priori and were related to safety, fatigue, satisfaction, and attrition. Sedentary behavior, measured using the ActivPal, was reported pre- and postintervention, as well as 7 weeks postintervention. Effect sizes (pre to post, pre to 7 weeks post) were calculated for the sedentary behavior outcomes (eg, time sitting, transitions from sitting to standing, number of long sitting bouts). Experiences with the intervention were explored through an online survey. RESULTS: Forty-one participants enrolled, 39 of whom completed the intervention. All participants but 1 were satisfied with the experience. Pre-post intervention effect sizes for change in total sedentary time, number of transitions from sit to stand, and number of long (>30 min) sedentary bouts were 0.34, 0.02, and 0.39 respectively. All a priori progression criteria were met. CONCLUSIONS: The SitLess with MS program, a novel intervention that emphasized and facilitated sitting less and moving more, was feasible and resulted in small changes in sedentary behavior in individuals with MS.
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 | 0,002 | 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 ».