Theory-Based Interventions in Physical Activity: A Systematic Review of Literature in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Lack of physical activity is ranked fourth among the causes of human death and chronic diseases. Using models and theories to design, implement, and evaluate the health education and health promotion interventions has many advantages. Using models and theories of physical activity, we decided to systematically study the educational and promotional interventions carried out in Iran from 2003 to 2013.Three information databases were used to systematically select papers using key words including Iranian Magazine Database (MAGIRAN), Iran Medical Library (MEDLIB), and Scientific Information Database (SID). Twenty papers were selected and studied .Having been applied in 9 studies, The Trans Theoretical Model (TTM) was the most widespread model in Iran (PENDER in 3 studies, BASNEF in 2, and the Theory of Planned Behavior in 2 studies). With regards to the educational methods, almost all studies used a combination of methods. The most widely used Integrative educational method was group discussion. Only one integrated study was done. Behavior maintenance was not addressed in 75% of the studies. Almost all studies used self-reporting instruments. The effectiveness of educational methods was assessed in none of the studies. Most of the included studies had several methodological weaknesses, which hinder the validity and applicability of their results. According to the findings, the necessity of need assessment in using models, epidemiology and methodology consultation, addressing maintenance of physical activity, using other theories and models such as social marketing and social-cognitive theory, and other educational methods like empirical and complementary are suggested.
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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 | 0,015 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».