Long-term trajectories of physical activity behavior in adults with physical disabilities and/or chronic diseases following rehabilitation: the prospective cohort study ReSpAct 2.0
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to identify trajectories of physical activity behavior from discharge up to 6-8 years after rehabilitation among adults with physical disabilities and/or chronic diseases, and to determine modifiable determinants associated with trajectory membership. MATERIAL AND METHODS: 390 Adults with physical disabilities and/or chronic diseases participated in the Rehabilitation, Sports and Active lifestyle (ReSpAct) 2.0 study with measurements at 3-6 weeks before discharge (T0), and 14 (T1), 33 (T2), and 52 weeks (T3), and 6-8 years (T4) after discharge from rehabilitation. Physical activity behavior and its determinants were assessed using questionnaires. Latent class growth modeling was used to identify trajectories of physical activity behavior. Associations between determinants at T0 and trajectory membership were analyzed using logistic regression analyses. RESULTS: = 22; baseline total physical activity: 1755 (461:2415) min/week) trajectory. Barriers regarding physical activity (OR = 0.71, 95%CI 0.53-0.95) and perceived fatigue (OR = 0.75, 95%CI 0.57-0.98) were significantly associated with trajectory membership in univariable models, corrected for age and sex. CONCLUSIONS: Targeting barriers regarding physical activity and perceived fatigue early in rehabilitation seem crucial for membership of a trajectory resulting in a more favorable development of physical activity behavior after rehabilitation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».