Predicting physical activity for people with multiple sclerosis: The role of exercise-related cognitive errors.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Multiple sclerosis (MS) is a neurological disease that is chronic, progressive characterized by symptoms of relapsing fatigue and pain. Despite evidence supporting the use of physical activity (PA) for MS symptom management, low rates of PA participation are observed. Previous research suggests exercise-related cognitive errors (ECEs) can deter and decrease PA participation. The purpose of this study was to examine whether ECEs and self-regulatory efficacy for MS symptom control predict important behavior-related outcomes for MS self-management (dependent variables: PA, maladaptive behavioral responses to illness, and perceived walking impairment). METHOD: = 110; aged 18 and over, with a patient-determined disease steps score of six or less) completed the following validated questionnaires: ECEs, MS symptom control self-efficacy, self-report moderate to vigorous physical activity, behavioral responses to illness, and perceived walking impairment. RESULTS: s < .05). CONCLUSION: This is the first study to demonstrate associations between ECEs and different illness- and mobility-related perceptions for persons with MS. Findings suggested that self-regulatory efficacy to manage MS symptoms varied based on low, moderate, or high levels of ECEs. Disability status is not easily modifiable; targeting social cognitions, like self-regulatory efficacy or ECEs, may be a promising way to promote PA for MS self-management. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».