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Enregistrement W2021300929 · doi:10.1136/bjsports-2014-093494.206

USING THE HEALTH ACTION PROCESS APPROACH (HAPA) MODEL TO PREDICT ADHERENCE TO THE FIFA 11+ PROGRAM IN ELITE FEMALE YOUTH SOCCER

2014· article· en· W2021300929 sur OpenAlexaffabout
Carly McKay, W. H. Meeuwisse, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorPsychologySelf-efficacyTeam sportPhysical therapyPoison controlMedicineSocial psychologyEnvironmental healthAthletes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The FIFA 11+ warm-up program can significantly reduce injury risk in youth soccer, but community uptake of the program has been suboptimal. A health behaviour theory, the Health Action Process Approach (HAPA) model, may identify predictors of program uptake that can inform targeted promotion strategies. Objective To determine whether HAPA constructs (risk perceptions, outcome expectancies, self-efficacy, action and coping plans, facilitators and barriers) predict uptake intention and adherence to the FIFA 11+ in elite female youth soccer. Design Sub-analysis of data from a cluster randomized controlled trial. Setting Elite (Tier 1 and 2) female soccer teams (ages 12–16) competing in Calgary, Canada. Participants 12 teams (coaches n=12, players n=200) who were randomly recruited prior to the 2013 season as wave 1 of the larger trial. Risk factor assessment Participants completed a baseline questionnaire assessing risk perceptions, outcome expectancies and self-efficacy associated with the FIFA 11+, and barriers/facilitators to program use. Main outcome measurements Intention to follow the FIFA 11+ (from the HAPA questionnaire) and prospectively reported adherence during the season. Results Preliminary analyses demonstrate that for coaches, risk perceptions, outcome expectancies, and task self-efficacy accounted for 92.7% of uptake intention variance [F(3,3)=12.71, P=.0327, R2=0.9271]. The most commonly identified facilitator was access to FIFA 11+ materials (videos, manuals). The largest barrier was not having enough time to complete the program. For players, the HAPA model accounted for only 41.4% of intention variance [F(7, 154)=15.53, P<.001, R2=0.4139]. Identified facilitators included having adequate time, personal effort, and enjoying the program. Barriers included poor team leadership, uncooperative teammates, and lack of time. Relationships between HAPA constructs and adherence will also be presented. Conclusions The HAPA model appears to strongly predict coach, but not player, intentions to uptake the FIFA 11+. The development of role-targeted promotion strategies may improve program uptake.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,196
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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