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Enregistrement W6943943404 · doi:10.17632/wphhwcvt2t

Exercise Adherence Scale (EXAS) validity study data

2019· dataset· en· W6943943404 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMendeley Data · 2019
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct validityScale (ratio)Convergent validityPsychometricsQuality of life (healthcare)Predictive validityLow back painTest validity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to evaluate the construct validity of the Exercise Adherence Scale (EXAS). Construct validity was tested using four theoretical hypotheses. For convergent validity associations between perceived barriers and adherence were expected to be moderate (r=0.30 – r=0.50). For divergent validity the correlations between the EXAS and pain, and disability were expected to be low (r=0.00 – r=0.30). Participants and Setting For the validity study, sixteen physical therapy practices with a total of 42 physiotherapists participated and agreed to recruit patients with LBP. The inclusion criteria were: first visit to a physiotherapist for the current episode of LBP as the primary complaint, aged 20-65 years and having sufficient command of the Dutch language to read and understand questionnaires and spoken or written instructions. Patients were excluded if they were previously diagnosed with lumbar radiculopathy, spinal osteoarthritis or other conditions as the cause of their LBP or were unable to perform HBEs due to physical or mental problems. Measurements Adherence to HBEs was measured with the EXAS. The exercise adherence score was calculated using the assumption of 20% effectiveness for each point on the quality of performance scale. Barriers were measured using a modified version of the barriers subscale used by Sluijs, Kok and van der Zee (1993). Time to exercise was reported on a five-point scale ranging from 5 (“always”) to 1 (“never”). Motivation to exercise at home as recommended by the physiotherapist was measured on a 4-point scale, ranging from 1 (“very motivated”) to 4 (“not motivated”). Pain was measured with the Numeric Rating Scale for pain (NRS Pain). Patients were asked to rate the intensity of their current pain, on an 11-point numeric scale. Disability was measured with the Dutch language version of the Quebec Back Pain Disability Scale (QBPDS). The QBPDS quantifies disability caused by LBP in daily activities. Personal and demographic characteristics of the participants were measured. These variables were: age (in years), gender, height (in centimetres), weight (in kilograms), level of education and duration of symptoms. Validity Validity was assessed using Spearman’s rho for the correlations, as all comparator data was collected using ordinal scales. As no golden standard exists for the measurement of adherence to HBEs, it was decided a priori that at least three of the four pre-determined hypotheses are to be accepted to confirm validity of the EXAS. Correlations for “Time to exercise” and “Motivation to exercise” were rho = 0.47 (p = 0.013) and rho = 0.48 (p = 0.011) respectively, confirming both hypotheses for convergent validity. For divergent validity, correlations of rho = 0.24 (p = 0.22) for “Pain” and rho = 0.005 (p = 0.98) for “Disability” were found. As both correlation estimates are smaller than 0.3, the hypotheses for divergent validity are confirmed also. All hypotheses are confirmed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0460,056
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,189

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 Opus0,399
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,017 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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