Physical Activity and Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to explore (1) patterns in physical activity behaviors and (2) the meaning and personal significance of social cognitive theory (SCT) constructs on physical activity, across gender and income groups among people with type 2 diabetes (T2DM). METHODS: Albertans, 18 years and older (x- = 63, SD = 12.08) with T2DM (N = 1614) completed self-report measures of demographic characteristics and physical activity. Two-way, between-groups analyses of variance (ANOVAs) assessed main and interaction effects of gender and income on leisure time physical activity (LTPA). A subsample of these participants (n = 20) subsequently completed qualitative telephone interviews to provide contextual understanding of the quantitative data and to explore salient SCT influences on physical activity. RESULTS: Significant findings indicated that men participate in more LTPA than women do, and those from the highest income group participate in more LTPA than low- or middle-income groups (P < .01). Interview results suggested that walking is the most popular form of physical activity; however, gender and income groups differ in other leisure and nonleisure physical activities. Furthermore, patterns for SCT constructs related to physical activity were apparent across gender and income, most noticeably for self-efficacy and environmental and situational influences. Specifically among men, noteworthy differences existed between income groups for self-control and reinforcement strategies. CONCLUSIONS: The study highlights the need for more sensitive self-report measures and objective measures of physical activity to help distinguish whether true differences exist between certain demographic groups. Moreover, interventions that promote walking may be beneficial for people with T2DM, provided that appropriate environmental and policy changes occur to accommodate walking and other physical activity behaviors.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».