Social support, self‐efficacy and motivation: a qualitative study of the journey through <scp>HEALD</scp> (Healthy Eating and Active Living for Diabetes)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to describe the influence of social support on participants’ self‐efficacy and motivation to perform physical activity before, during and after the Healthy Eating and Active Living for Diabetes in primary care networks ( HEALD ) programme. HEALD was a controlled trial of a 24‐week primary care‐based walking programme for people with type 2 diabetes, proven effective in increasing physical activity. Data used in this qualitative sub‐study were derived from semi‐structured interviews with purposefully selected HEALD completers (n = 13) six months after the programme ended. Qualitative data were analysed using content analysis. Prior to HEALD , participants reported feeling a lack of social support for diabetes management and fear of diabetes consequences. During the programme, they reported feeling supported by exercise specialists and peers in general and specifically to do physical activity; they reported weakening social support after HEALD ended. Accordingly, participants reported having self‐efficacy and motivation to increase their physical activity during HEALD , but these did not persist after HEALD ended; many relapsed into former behaviours. Participants recommended a longer programme, with more contacts. Our findings are congruent with Social Cognitive Theory. Participants’ reported self‐efficacy and motivation to adopt physical activity during HEALD were tied to feeling supported by the exercise specialists who led the programme and peers participating in the programme. However, these perceived improvements were compromised when social support was no longer available through HEALD . Periodic contacts with a health care provider post‐programme may promote maintenance of positive behaviour changes following diabetes self‐management programmes. Furthermore, an optimal mode of peer support requires study. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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 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 | 0,010 | 0,012 |
| 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 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».