Understanding physical activity intentions among French Canadians with type 2 diabetes: an extension of Ajzen's theory of planned behaviour
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regular physical activity is considered a cornerstone for managing type 2 diabetes. However, in Canada, most individuals with type 2 diabetes do not meet national physical activity recommendations. When designing a theory-based intervention, one should first determine the key determinants of physical activity for this population. Unfortunately, there is a lack of information on this aspect among adults with type 2 diabetes. The purpose of this cross-sectional study is to fill this gap using an extended version of Ajzen's Theory of Planned Behavior (TPB) as reference. METHODS: A total of 501 individuals with type 2 diabetes residing in the Province of Quebec (Canada) completed the study. Questionnaires were sent and returned by mail. RESULTS: Multiple hierarchical regression analyses indicated that TPB variables explained 60% of the variance in intention. The addition of other psychosocial variables in the model added 7% of the explained variance. The final model included perceived behavioral control (beta = .38, p < .0001), moral norm (beta = .29, p < .0001), and attitude (beta = .14, p < .01). CONCLUSION: The findings suggest that interventions aimed at individuals with type 2 diabetes should ensure that people have the necessary resources to overcome potential obstacles to behavioral performance. Interventions should also favor the development of feelings of personal responsibility to exercise and promote the advantages of exercising for individuals 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».