Lifestyle integrated functional exercise for people with interstitial lung disease (iLiFE): A mixed-methods feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with interstitial lung disease (ILD) present low levels of physical activity (PA) and spend most of their time at home, especially in advanced stages of the disease. The Lifestyle Integrated Functional Exercise for people with ILD (iLiFE) embedding PA in patients' daily routines was developed and implemented. OBJECTIVES: This study aimed to explore the feasibility of iLiFE. METHODS: A pre/post mixed-methods feasibility study was conducted. Feasibility of iLiFE was determined by participant recruitment/retention, adherence, feasibility of outcome measures and adverse events. Measures of PA, sedentary behaviour, balance, muscle strength, functional performance/capacity, exercise capacity, impact of the disease, symptoms (i.e., dyspnoea, anxiety, depression, fatigue and cough) and health-related quality of life were collected at baseline and post-intervention (12-weeks). Semi-structured interviews with participants were conducted in-person immediately after iLiFE. Interviews were audio-recorded, transcribed and analysed by deductive thematic analysis. RESULTS: Ten participants (5♀, 77±3y; FVCpp 77.1 ± 4.4, DLCOpp 42.4 ± 6.6) were included, but only nine completed the study. Recruitment was challenging (30%) and retention high (90%). iLiFE was feasible, with excellent adherence (84.4%) and no adverse events. Missing data were associated with one dropout and non-compliance with the accelerometer (n = 1). Participants reported that iLiFE contributed to (re)gain control in their daily life, namely through improving their well-being, functional status and motivation. Weather, symptoms, physical impairments and lack of motivation were identified as threats to keep an active lifestyle. CONCLUSIONS: iLiFE seems to be feasible, safe and meaningful for people with ILD. A randomised controlled trial is needed to strengthen these promising findings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».