From Weight Training to ADL Performance
Notice bibliographique
Résumé
1937 An inherent assumption of traditional weight-training (WT) programs is that a direct relationship exists between strength gains derived from WT and increased perceptions of ability to perform activities of daily living (ADL) requiring strength. This approach assumes that exercisers implicitly “make the connection” between WT and ADL (i.e., participants generalize their mastery experiences). However, the inconsistent effects of WT on ADL self-efficacy suggest that older adults may not make this connection. PURPOSE: Our intervention compared the effects of WT alone versus WT plus education about training-related strength gains and the use of that strength when performing ADL (WT+ED) on ADL self-efficacy. METHOD: We conducted a two-arm randomized trial in which 23 men and 41 women (M age = 74.4 + 3.7) were randomly assigned to WT or WT+ED. Both groups performed 12 weeks (2 sessions/week) of WT targeting 8 major muscle groups. WT+ED received individualized behavioral training and associated written materials emphasizing the link between WT and ADL. WT received a parallel intervention on proper WT technique only. Self-efficacy for performing 8 valued ADL tasks in our lab (e.g., climbing stairs, carrying groceries, opening heavy doors) was measured at habituation baseline and post-intervention, along with self-efficacy for performing ADL at home. RESULTS: ANCOVAs controlling for baseline efficacy showed that WT+ED had greater postintervention self-efficacy than WT for performing 5/8 ADL lab tasks (ps < .08, ES ranged from .36 to .49). Greater self-efficacy for the 8 ADL tasks was associated with greater self-efficacy for performing ADL at home (R2adj = .18, p < .01). CONCLUSION: The WT+ED treatment lead to greater gains in ADL self-efficacy than WT alone. These findings emphasize the need for interventionist collaboration and behavior change practice to help older adults generalize the benefits and confidence obtained through WT to the performance of valued ADL. Supported by SSHRC grant 410–00–1380
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».