Autonomous motivation to reduce sedentary behaviour is associated with less sedentary time and improved health outcomes in rheumatoid arthritis: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This longitudinal study investigated whether changes in autonomous and controlled motivation to reduce sedentary behaviour were associated with variability in sedentary, standing and stepping time and, in turn, disease activity, systemic inflammation, pain and fatigue in rheumatoid arthritis (RA). Methods People with RA undertook assessments at baseline (T1, n = 104) and 6 months follow-up (T2, n = 54) to determine autonomous and controlled motivation to reduce sedentary behaviour (Behavioural Regulation in Exercise Questionnaire-2), free-living sedentary, standing and stepping time (7 days activPAL3 μ wear), Disease Activity Score-28 (DAS-28), systemic inflammation (c-reactive protein [CRP]), pain (McGill Pain Questionnaire) and fatigue (Multidimensional Assessment of Fatigue Scale). N = 52 participants provided complete data at T1 and T2. Statistical analyses: In a series of models (A and B), path analyses examined sequential associations between autonomous and controlled motivation to reduce sedentary behaviour with activPAL3 μ -assessed behaviours and, in turn, RA outcomes. Results Models demonstrated good fit to the data. Model A ( sedentary and stepping time ) : autonomous motivation was significantly negatively associated with sedentary time and significantly positively related to stepping time. In turn, sedentary time was significantly positively associated with CRP and pain. Stepping time was not significantly associated with any health outcomes. Model B ( standing time ) : autonomous motivation was significantly positively associated with standing time. In turn, standing time was significantly negatively related to CRP, pain and fatigue. Conclusions Autonomous motivation to reduce sedentary behaviour is associated with sedentary and standing time in RA which may, in turn, hold implications for health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».