Managing arthritis through activity: Do pain acceptance and negative disease outcome expectations reflect motivational differences among the active and inactive?
Notice bibliographique
Résumé
Although physical activity (PA) is a proven arthritis-management strategy, many individuals with arthritis are inactive. Motivating the inactive requires an understanding of whether social cognitions linked to PA differ between active and inactive individuals. According to social cognitive theory, individuals’ negative outcome expectations (OE-likelihood; OE-distress) about the impact of PA on their arthritis may differ (e.g., PA causes joint stiffness). However, PA-negative OE research is limited as the focus tends to be on positive OEs. Further, individuals who are active at differing levels also differ in arthritis pain acceptance (i.e., willingness to engage in valued activities). To date, pain acceptance differences between the active and inactive have not been investigated. Our purpose was to examine whether adults with medically-diagnosed arthritis (Mage=49.91 years) who were active (n=156) or inactive (n=97) differed in negative disease-related OEs (OE-likelihood; OE-distress) and pain acceptance. A between groups MANCOVA controlling for body mass index and arthritis pain was significant (p<.01). Follow-up ANOVAs revealed that actives reported significantly less negative OE-likelihood (partial eta squared=.08), less OE-distress (partial eta squared=.13), and more pain acceptance (partial eta squared=.06) versus their inactive counterparts (p’s<.01). Findings support theory and are the first to illustrate that disease- and activity-related social cognitions differ among active and inactive adults with arthritis. Continued investigation of differences may lead to knowing which social cognitions should be targeted for motivational improvement among the inactive, and whether tailoring of improvement strategies would vary as a function of pain acceptance. Funding: CIHR; Saskatchewan Health Research FoundationAcknowledgments: CIHR;Saskatchewan Health Research Foundation
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».