Are biased perceptions of exercise modifiable? A case study in reframing for women with Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive Reframing is a novel exercise coaching strategy used to reduce a person’s negative or biased feelings toward exercise. Evidence in the general population suggests that Cognitive Reframing is effective. Multiple Sclerosis (MS) symptoms may magnify a person’s barriers to exercise, increasing their biased perceptions. Prior to implementing counseling strategies into new populations, they must first be pilot tested to understand how it is received and whether the protocol needs to be tailored to the new population. The aim of this research was to understand the experiences with and feasibility of Cognitive Reframing for individuals with MS. This mixed-method study included seven women (Age range 29-48) who completed a reframing session (~15 mins), pre-post descriptive survey measures of cognitive biases and self-efficacy, and a follow-up interview about their experience receiving Cognitive Reframing. Data were analyzed using descriptive statistics and thematic analysis. Three participant case studies were created to illustrate different experiences with Reframing. Themes derived from follow-up interviews include increased motivation to be physically active and an increased level of self-reflection about their inaccurate views of exercise. One case, Maria experienced a decrease in their cognitive biases (Mpre=8.0 vs Mpost=4.43) and indicated struggling less with exercise during the follow-up. Participants suggested modifications to adapt Reframing to MS Populations. Findings will provide insight on how to tailor and acceptably deliver reframing coaching for individuals with MS.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».