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Enregistrement W4214676207 · doi:10.1249/tjx.0000000000000192

Facilitated Health Coaching Improves Activity Level and Chronic Low back Pain Symptoms

2022· article· en· W4214676207 sur OpenAlexaboutno aff
Laura D. Ellingson, Jeni E. Lansing, María Pérez, Kathryn J. DeShaw, Jacob D. Meyer, Gregory J. Welk

Notice bibliographique

RevueTranslational Journal of the American College of Sports Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoachingPhysical therapyRandomized controlled trialPhysical activityMcGill Pain QuestionnaireHealth coachingMotivational interviewingPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Introduction Behavioral treatments, like increasing physical activity (PA), are recommended for chronic low back pain (CLBP). Finding methods for promoting behavior change with potential for translatability as well as effective behavioral targets remains challenging. Purpose This randomized controlled pilot study evaluated the effectiveness of low-dose facilitated health coaching with activity monitors to improve PA and sedentary behaviors (SB), symptoms, and Patient Global Impression of Change (PGIC) in CLBP. A secondary purpose was identifying behaviors associated with symptom change to inform future trials. Methods Seventy-one adults with CLBP were randomized to receive a wearable activity monitor alone (WAM) or with one primary session of health coaching and two check-ins based on motivational interviewing (WAM + HC) or a wait-list control (WLC) condition for 12 wk. Moderate and vigorous PA (MVPA), light PA (LPA), total and prolonged SB (i.e., sedentary >60 min per bout), and pain (Short Form McGill Pain Questionnaire (MPQ)) were assessed before and after intervention along with PGIC. Regression analyses examined group differences in MVPA, LPA, total and prolonged SB, MPQ, and PGIC after intervention as well as behavioral predictors of symptom improvement (change in MPQ). Results WAM + HC improved MPQ scores ( β = −0.25, P = 0.02), LPA ( β = 0.23, P = 0.04), MVPA ( β = 0.21, P = 0.03), and total SB ( β = −0.24, P = 0.03) compared with WLC over time. Both WAM + HC and WAM had significantly higher PGIC compared with WLC ( P < 0.05). Change in prolonged SB was the only significant predictor of change in MPQ ( β = 0.48, P = 0.01). Conclusions WAM + HC may be effective for changing activity-related behaviors and improving CLBP. Furthermore, reducing prolonged SB may be a meaningful target for future interventions in CLBP. Research focused on reducing prolonged SB including larger samples, and examining changes in symptoms will be important for identifying optimal translational treatment strategies for CLBP.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,365

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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