Physical Activity Related Information Sources Predict Physical Activity Behaviors in Adults with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) is a key management strategy for type 2 diabetes. Despite the known benefits, PA levels are low. Whether the low level of PA is related to lack of knowledge or support is not fully understood. This study was conducted to describe where and how often adults with type 2 diabetes receive and seek information related to PA and examine the relationships between the source and quality of PA information with PA behaviors. A series of questions related to the source and quality of PA information were added to a baseline survey distributed to the participants (N = 244) of the Canadian Aerobic and Resistance Training in Diabetes (CARED) study. Physicians and television were found to be the main sources of PA-related information. In our cross-sectional model, sources of PA-related information other than that from health care professionals explained 14% (p = .05) and 16% (p < .05) of the variance for aerobic-based and resistance training behaviors and 22% (p < .01) and 15% (p < .05) for these behaviors in our longitudinal model. Physical activity (PA)-related information is widely available to adults with type 2 diabetes. Neither the quantity nor the quality of the PA information provided by health care professionals predicted PA behavior. These data provide further insight into the modes with which PA can be promoted to adults with type 2 diabetes.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».