Physical activity and diabetes: An application of the theory of planned behaviour to explain physical activity for Type 1 and Type 2 diabetes in an adult population sample
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) plays a key role in the management of Type 1 (T1D) and Type 2 diabetes (T2D) but there are few theory-based, effective programs to promote PA for individuals with diabetes. The purpose of this study was to investigate the utility of the Theory of Planned Behaviour (TPB) in understanding PA in an adult population with T1D or T2D. A total of 2311 individuals (691 T1D; 1614 T2D) completed self-report TPB constructs of attitude, subjective norms, perceived behavioural control (PBC), intention and PA at baseline and 1717 (524 T1D; 1123 T2D) completed the PA measure again at 6-month follow-up. Multi-group Structural Equation Modelling was conducted to: (1) test the fit of the TPB structure (2) determine the TPB structural invariance between the two types of diabetes and (3) to examine the explained variances in PA and compare the strength of associations of the TPB constructs in the two types of diabetes. The TPB constructs explained > or =40% of the variance in intentions for both diabetes groups. In cross-sectional models, the TPB accounted for 23 and 19% of the variance in PA for T1D and T2D, respectively. In prospective models, the TPB explained 13 and 8% of the variance in PA for T1D and T2D, respectively. When adjusting for past PA behaviour, the impact of PBC and intention on behaviour was reduced in both groups. The findings provide evidence for the utility of the TPB for the design of PA promotion interventions for adults with either T1D or T2D.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».