The roles of self-efficacy and motivation in the prediction of short- and long-term adherence to exercise among patients with coronary heart disease.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Poor adherence to regular exercise is a documented challenge among people with heart disease. Identifying key determinants of exercise adherence and distinguishing between the processes driving short- and long-term adherence to regular exercise is a valuable endeavor. The purpose of the present study was to test a model of exercise behavior change, which incorporates motivational orientations and self-efficacy for exercise behavior, in the prediction of short- and long-term exercise adherence. METHOD: Male and female patients (N = 801) hospitalized for coronary heart disease were recruited from 3 tertiary care cardiac centers and followed for a period of 1 year after hospital discharge. A prospective, longitudinal design was used to examine the roles of motivation and self-efficacy (measured at recruitment and at 2 and 6 months after discharge) in the prediction of exercise behavior at 6 and 12 months. Baseline measures of exercise and clinical and demographic covariates were included in the analyses. RESULTS: Structural equation modeling showed that both autonomous motivation and self-efficacy were important determinants of short-term (6-month) exercise behavior regulation, but that only autonomous motivation remained a significant predictor of long-term (12-month) exercise behavior. Self-efficacy partially mediated the relationship between motivation for exercise and 6-month exercise behavior. CONCLUSIONS: This research confirmed the roles of autonomous motivation and self-efficacy in the health behavior change process and emphasized the key function of autonomous motivation in exercise maintenance. Theoretical and cardiac rehabilitation program applications of this research are discussed.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».