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Enregistrement W4416956279 · doi:10.1186/s41927-025-00601-z

Changing physical activity behavior among individuals with inflammatory arthritis: an umbrella review of current behaviors, behavioral determinants, and behavior change interventions

2025· article· en· W4416956279 sur OpenAlexafffund
Manuel Ester, Daniel Gillespie, Saania Zafar, Racheal Githumbi, Kiran Dhiman, Kamala Adhikari, Claire Barber

Notice bibliographique

RevueBMC Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensAlberta Health ServicesResearch CanadaUniversity of AlbertaAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésPhysical activityNarrative reviewPsychological interventionBehavior changeSystematic reviewBehaviour changeBehavior change methodsBehavioural sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Physical activity is internationally recommended as an effective component of inflammatory arthritis (IA) care. It contributes to managing IA symptoms, enhancing quality of life, and reducing cardiovascular disease risk. However, many individuals with IA are insufficiently active to realize these multi-faceted benefits. Supporting physical activity behavior change remains a major challenge within IA care. Therefore, we conducted an umbrella review to understand current evidence on: (1) physical activity levels and associated patient characteristics, (2) barriers and facilitators, and (3) effectiveness and characteristics of physical activity behavior change interventions. METHODS: An umbrella review approach captured review-level evidence and provided big picture insights on the physical activity behavior change research landscape in IA. A systematic search for physical activity, IA, review articles, and physical activity outcomes was completed using EMBASE, MEDLINE, CINAHL, and SPORTDiscus. Article selection was completed by 3 authors using Covidence, followed by data extraction of article characteristics, research methods, populations and interventions, and key findings. After assessing study overlap between reviews and methodological quality (AMSTAR-2), a narrative synthesis was completed to summarize evidence on each of the 3 topics of interest. RESULTS: 32 reviews covering 421 original articles, were included in the umbrella review. Of these, 7 were related to topic 1, 6 to topic 2, 15 to topic 3, and 4 to more than one topic. Individuals with IA frequently reported lower physical activity levels or decreased intensity compared to adults without IA. Physical function, education level, motivation, and physical activity history were associated with current physical activity in rheumatoid arthritis and spondyloarthritis. Behavioral barriers (symptoms, safety concerns) and facilitators (effective treatment, self-efficacy) were noted. Interventions using digital technology, health coaching, and other components can effectively increase physical activity behaviors, though comparative effectiveness data was lacking. AMSTAR-2 overall confidence ratings were low or critically low for 13/15 reviews of physical activity interventions. CONCLUSIONS: The umbrella review provided a comprehensive overview of physical activity behavior change research in IA. Findings highlighted the need to improve physical activity support, leveraging effective intervention strategies in IA care. Given low overall confidence ratings, further high-quality research is needed to understand behaviors and intervention effects long-term, compare effectiveness of intervention strategies, support underserved populations with lower physical activity levels and greater barriers, and inform clinical recommendations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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