Correlates of exercise motivation and behavior in a population-based sample of endometrial cancer survivors: an application of the Theory of Planned Behavior
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite evidence of the benefits of exercise in cancer survivors, exercise participation rates tend to decline after treatments. Few studies have examined the determinants of exercise in less common cancer sites. In this study, we examined medical, demographic, and social cognitive correlates of exercise in endometrial cancer survivors using the Theory of Planned Behavior (TPB). METHODS: A mailed survey was completed by 354 endometrial cancer survivors (1 to 10 years postdiagnosis) residing in Alberta, Canada. The study was cross-sectional. Exercise behavior was assessed using the Godin Leisure Time Exercise Questionnaire and the TPB constructs were assessed with standard self-report scales. Multiple regression analyses were used to determine the independent associations of the TPB constructs with intention and behavior. RESULTS: Chi-square analyses indicated that marital status (p = .003), income level (p = .013), and body mass index (BMI) (p = .020) were associated with exercise. The TPB explained 34.1% of the variance in exercise behavior with intention (beta = .38, p < .001) and self-efficacy (beta = .18, p = .029) being independent correlates. For intention, 38.3% of the variance was explained by the TPB with self-efficacy (beta = .34, p < .001) and affective attitude (beta = .30, p < .001) being the independent correlates. The TPB mediated the associations of marital status and BMI with exercise but not income level. Age and BMI moderated the associations of the TPB with intention and behavior. CONCLUSION: The TPB may be a useful framework for understanding exercise in endometrial cancer survivors. Exercise behavior change interventions based on the TPB should be tested in this growing population.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».