Physical Activity Together for Multiple Sclerosis (PAT-MS): A randomized controlled feasibility trial of a dyadic behaviour change intervention
Notice bibliographique
Résumé
Many people with advanced multiple sclerosis (MS) and their care-partners do not engage in sufficient physical activity (PA) for health benefits. We developed “Physical Activity Together for MS (PAT-MS)”, a 12-week dyadic behavioural intervention, to promote PA among these dyads. Herein, we evaluated the feasibility of PAT-MS before a definitive trial. A randomized controlled feasibility trial, with 1:1 allocation into the intervention or wait-list control condition. Predefined progression criteria included rates of recruitment, retention, safety, participant satisfaction and adherence. Changes in self-reported and accelerometer-measured PA were assessed at baseline and post-intervention using mixed-factor ANOVAs. Effects sizes were calculated as Cohen's d. The recruitment rate (i.e., 20 participants in 10 months) was not acceptable. However, retention (80%) was acceptable. No serious adverse events were reported. There were high levels of participant satisfaction with the intervention (content (median = 6 out 7), facilitator (median = 7 out of 7), and delivery (median = 5 out of 7)) and adherence (92% of the group sessions, 83% of the individual support calls, and 80% of the practice activities were completed). There were statistically significant time-by-condition interactions on self-reported PA, steps/day, and %wear time and minutes in sedentary behaviour, and moderate-to-vigorous PA from baseline to post-intervention in people with MS and their family care-partners. PAT-MS appears feasible, safe, and efficacious for PA promotion in MS dyads. We established effect size estimates to power a future definitive trial and identified necessary methodological changes to increase the efficiency of study procedures and improve the quality of the intervention. ClinicalTrials.gov NCT04267185; Registered February 12, 2020, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04267185.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».