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Enregistrement W2076228578 · doi:10.1080/13548500903012863

A comparison of physical activity-related social-cognitive factors between those with type 1 diabetes, type 2 diabetes and diabetes free adults

2009· article· en· W2076228578 sur OpenAlexafffund
Ronald C. Plotnikoff, Nandini Karunamuni, Stephanie Brunet

Notice bibliographique

RevuePsychology Health & Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Diabetes Association
Mots-clésPsychosocialType 2 diabetesOperationalizationDiabetes mellitusPopulationGerontologyCognitionPhysical activityMedicinePsychologyPhysical therapyEnvironmental healthPsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite strong evidence supporting the benefits of physical activity in managing and preventing diabetes, the majority of Canadians living with or without diabetes are insufficiently active to achieve health benefits. The purpose of this study was to examine the difference in key physical activity-related, psychosocial constructs from major social-cognitive theories/models for individuals with type 1 diabetes (n = 695), type 2 diabetes (n = 1540) and those without diabetes (n = 829). The relatively similar scores reported for the social-cognitive constructs between the groups suggest that theoretically driven, generic population-based strategies operationalizing key socio-cognitive constructs for promoting physical activity may have utility for the general and diabetes specific populations. However, both diabetes groups reported significantly lower (p < 0.001) response efficacy (benefits of physical activity) scores, and higher scores for cons of performing physical activity than the non-diabetes group (p < 0.001). Further, the type 1 diabetes group had significantly higher (p < 0.05) physical activity cons scores than the other two study groups. The findings of this study may guide practitioners in designing population-based, physical activity programs that capitalize on generic strategies for the general and diabetes populations, and identify efforts as to where specific tailoring (e.g. emphasizing physical activity benefits) is needed for those living with diabetes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,370 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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