Training older adults to inhibit the automatic attraction to sedentary stimuli: A cognitive-bias-modification protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: To counteract the pandemic of physical inactivity, current interventions rely mainly on reflective processes that focus on increasing the motivation to be physically active. Yet, while these interventions successfully increase the intention to be active, their effect on actual behavior is weak. Recent findings in line with the theory of effort minimization in physical activity (TEMPA) suggest that this inability to turn the intention into action is explained by positive automatic reactions to stimuli associated with sedentary behaviors. These automatic reactions could be particularly strong in older adults, who are more likely to associate physical activity with fear, pain, or discomfort. Objective: The aim of this program is to test the effect of an intervention aiming to counteract their automatic attraction toward sedentary stimuli and to respond positively to physical-activity stimuli in older adults. Training older adults to inhibit the automatic attraction toward sedentary stimuli is hypothesized to increase physical activity, thereby contributing to improved physical functioning and quality of life. Methods: To test these hypotheses, older adults (≥ 60 years) will be enrolled in a controlled double-blinded study with 1-, 3-, 6-, and 12-month follow-up. Participants will be randomized (1:1 ratio) to receive a 12-session cognitive-bias modification training for 3-week based on a go / no-go task either in an experimental or a control condition (placebo). The primary outcome is the number of steps per week. Secondary outcomes include automatic approach-avoidance tendencies toward sedentary and physical activity stimuli, explicit affective attitudes toward physical activity, physical function, and quality of life. Discussion: The study is expected to inform public-health policies and improve interventions aiming to counteract the pandemic of physical inactivity.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».