Efficacy Of Breaking Up Sedentary Time On Pain And Mood In Chronic Low Back Pain
Notice bibliographique
Résumé
High sedentary time negatively influences health and is associated with an increased risk for chronic low back pain (CLBP). Emerging evidence suggests breaking up prolonged bouts of sedentary behavior may be effective for reducing chronic pain. PURPOSE: This randomized controlled pilot study examined the efficacy of an intervention based on motivational interviewing (MI) and habit theory to reduce and break up sedentary behaviors on pain, depression, and quality of life in individuals with CLBP and elevated symptoms of depression. METHODS: Forty adults with CBLP were randomized to receive a wearable activity tracker with an idle alert along with MI-based health coaching (INT) or a wait-list control condition (WLC) for eight weeks with a 12-week follow-up. Time spent in total and prolonged sedentary behaviors (activPAL and SIT-Q-7D), pain (short-form McGill Pain Questionnaire (MPQ)), depressed mood (Patient Health Questionnaire 9 (PHQ-9)), quality of life (Short-Form 36 (SF-36), Patient Global Impression of Change (PGIC)), and habits surrounding sedentary behavior (Automaticity Scale of the Self-reported habit Index (AS-SRHI)) were assessed pre- and post-intervention and at follow-up. Effect size calculations and repeated measures ANOVAs were used to examine changes in outcomes over the course of the intervention and follow-up. RESULTS: Results demonstrated that, on average, INT reduced time spent in prolonged bouts of sedentary time by ~53 minutes/day compared to WLC who decreased by less than 1 minute/day. INT also experienced large, non-significant improvements in pain and depressed mood (g = 0.70-1.72, p > 0.05) over the intervention and follow-up periods. Quality of life (physical health and bodily pain SF-36 subscales and PGIC) and automaticity of habits surrounding sedentary behavior improved significantly for INT over WLC (p < 0.05). CONCLUSIONS: The present results provide support for the potential utility of decreasing prolonged sedentary behaviors to improve symptoms, and especially quality of life, in those with CLBP. Fully-powered efficacy trials are needed to thoroughly examine the use of this behavioral intervention strategy in clinical settings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».