Measuring Exercise Self-Efficacy After Stroke: Validity and Reliability of Current Measures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Many physically capable stroke survivors are insufficiently active, with low self-efficacy considered an important contributor. However, validity and reliability of self-efficacy measures in stroke survivors have not been established. This research aims to evaluate the test-retest reliability and construct validity of 3 self-efficacy measures: Self-Efficacy for Exercise Scale (SEE), Spinal Cord Injury Exercise Self-Efficacy Scale (SCI-ESES), and Participation Strategies Self-Efficacy Scale (PS-SES). METHODS: A repeated measures study with community-dwelling, independently mobile adult stroke survivors (n = 51, mean age 74 years, 45% female, median 22 months poststroke) was completed. Test-retest reliability was assessed using intraclass correlation coefficients and Bland-Altman analyses. Construct validity was assessed using 8 pre-determined hypotheses concerning physical activity level (subjective and objective), comorbidities, work and volunteering, and measures of function. RESULTS: Retest reliability was established for the SEE (intraclass correlation coefficient, ICC = 0.77) and PS-SES (ICC = 0.78) but not for the SCI-ESES (ICC = 0.68). Bland-Altman analysis showed participants consistently scored higher on the second test for all measures. The SEE achieved construct validity by meeting 75% of hypotheses, whereas the PS-SES and SCI-ESES did not. Self-efficacy was positively related to steps/day, functional capacity, self-reported activity levels, and work or volunteering participation. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The SEE was found to be the most appropriate tool to measure exercise self-efficacy in independently mobile chronic stroke survivors in terms of retest reliability and validity. TRIAL REGISTRATION: N/A. VIDEO ABSTRACT AVAILABLE: for more insights from the authors (see the Video, Supplemental Digital Content 1 "Espernberger-JNPT-Video-Abstract," available at: http://links.lww.com/JNPT/A489 ).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».