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Enregistrement W4399534280 · doi:10.31234/osf.io/6vka3

Effect of a physical activity intervention on individual pattern of daily self-efficacy in women with breast cancer and psychological distress

2024· preprint· en· W4399534280 sur OpenAlexaff
Johan Caudroit, Josyanne Lapointe, Ahmed Jérôme Romain, Paquito Bernard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-efficacyAnxietyBreast cancerDistressClinical psychologyIntervention (counseling)Depression (economics)Psychological distressPsychologyPsychological interventionCancerMedicineInternal medicinePsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-efficacy, which is a key determinant of physical activity (PA), fluctuates in a specific way for each individual and is influenced by emotional or physiological states. However, studies have only investigated the temporal variability of self-efficacy at the between-person level and excluded people with severe psychological distress, whereas depressive and anxiety symptoms could have a negative effect on self-efficacy patterns. We examined the effects of a 12-week PA intervention on daily self-efficacy level among women with breast cancer and psychological distress. Series of N-of-1, with an ABA’ design, were carried out. Phase A and A’ (2 weeks each) represented pre- and post-intervention measures. During the 16 weeks of the study, sixteen participants daily reported their self-efficacy, depression, and anxiety levels. A significant increase of self-efficacy for PA has been found for 9 participants during and/or after the intervention phase. Different temporal patterns of self-efficacy were observed during those phases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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