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Enregistrement W2027554155 · doi:10.1080/08870440701805390

Predicting short and long-term exercise intentions and behaviour in patients with coronary artery disease: A test of protection motivation theory

2008· article· en· W2027554155 sur OpenAlexaff
Heather Tulloch, Robert Reida, Monika Slovinec D'Angeloa, Ronald C. Plotnikoff, Louise Morrina, Louise Beatona, Sophia Papadakis, Andrew Pipe

Notice bibliographique

RevuePsychology and Health · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronary artery diseasePsychologyCoping (psychology)Structural equation modelingPhysical therapyDiseaseSelf-efficacyClinical psychologyMedicineInternal medicineSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the utility of protection motivation theory (PMT) in the prediction of exercise intentions and behaviour in the year following hospitalisation for coronary artery disease (CAD). Patients with documented CAD (n = 787), recruited at hospital discharge, completed questionnaires measuring PMT's threat (i.e. perceived severity and vulnerability) and coping (i.e. self-efficacy, response efficacy) appraisal constructs at baseline, 2 and 6 months, and exercise behaviour at baseline, 6 and 12 months post-hospitalisation. Structural equation modelling showed that the PMT model of exercise at 6 months had a good fit with the empirical data. Self-efficacy, response efficacy, and perceived severity predicted exercise intentions, which, in turn predicted exercise behaviour. Overall, the PMT variables accounted for a moderate amount of variance in exercise intentions (23%) and behaviour (20%). In contrast, the PMT model was not reliable for predicting exercise behaviour at 12 months post-hospitalisation. The data provided support for PMT applied to short-term, but not long-term, exercise behaviour among patients with CAD. Health education should concentrate on providing positive coping messages to enhance patients' confidence regarding exercise and their belief that exercise provides health benefits, as well as realistic information about disease severity.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations68
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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