Attributions and self-efficacy for physical activity in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Self-efficacy is an important predictor of health-related physical activity in multiple sclerosis (MS). While past experiences are believed to influence efficacy beliefs, the explanations individuals provide for these experiences also may be critical. Our objective was to test the hypothesis that perceived success or failure to accumulate 150 min of physical activity in the previous week would moderate the relationship between the attributional dimension of stability and self-efficacy to exercise in the future. Forty-two adults with MS participated in this cross-sectional descriptive study. Participants completed questions assessing physical activity, perceived outcome for meeting the recommended level of endurance activity, attributions for the outcome, and exercise self-efficacy. Results from hierarchical multiple regression revealed a significant main effect for perceived outcome predicting self-efficacy that was qualified by a significant interaction. The final model, which included perceived outcome, stability, and the interaction term, predicted 37% of the variance in exercise self-efficacy, F (3, 38) = 7.27, p = .001. Our findings suggest that the best prediction of self-efficacy in the MS population may include the interaction of specific attributional dimensions with success/failure at meeting the recommended physical activity dose. Attributions may be another target for interventions aimed at increasing the physical activity in MS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».