Der Einfluss von Ergebnis- und Selbstwirksamkeitserwartungen auf die Ergebnisse einer Rehabilitation nach Hüftgelenkersatz
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung. In einer prospektiven Beobachtungsstudie wurde an 1065 Patienten der Einfluss von Reha-Motivationen (d.h. Ergebniserwartungen und Selbstwirksamkeitserwartungen) auf die Ergebnisse einer Rehabilitation nach Hüftgelenkersatz untersucht. Die Ergebnisse der Längsschnittanalysen bestätigten, dass Patienten umso bessere Reha-Ergebnisse (d.h. geringere Schmerzen, weniger eingeschränkte Aktivitäten des täglichen Lebens) am Reha-Ende hatten, je positiver ihre Ergebniserwartungen und je höher ihre Selbstwirksamkeitserwartungen zu Reha-Beginn waren. Hohe Selbstwirksamkeitserwartungen verstärkten die positive Wirkung der Ergebniserwartungen. In Querschnittsanalysen wurde der Einfluss des körperlichen Gesundheitszustands, des emotionalen Wohlbefindens und behandlungsbezogener Erfahrungen auf beide Erwartungstypen zu Reha-Beginn untersucht. Beide Erwartungstypen waren umso höher ausgeprägt, je besser der körperliche Gesundheitszustand war. Zudem waren Selbstwirksamkeitserwartungen umso höher, je geringer die Depressivitätswerte, und Ergebniserwartungen umso positiver, je höher die Selbstwirksamkeitserwartungen waren. Positive behandlungsbezogene Erfahrungen, in Form einer guten präoperativen Aufklärung, waren mit höherer Selbstwirksamkeit jedoch mit weniger positiven Ergebniserwartungen assoziiert. Ergebnis- und Selbstwirksamkeitserwartungen sollten künftig stärker in der Reha-Forschung sowie Reha-Praxis beachtet werden.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.015 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".