Physical Activity Preferences and Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to examine physical activity counseling and program preferences in a sample of adults with type 2 diabetes. Specifically, the objectives were to determine physical activity preferences (objective 1), and whether there were any significant differences between age and/or sex groups for these preferences (objective 1a). A subsidiary objective was to explore potential associations of key social-cognitive constructs (ie, self-efficacy and social support) with physical activity preferences (objective 2). METHODS: This exploratory study consisted of a quantitative, secondary analysis of survey data from a national sample of adults with type 2 diabetes (N = 244). A qualitative follow-up employing telephone interviews was conducted with 14 individuals. RESULTS: Consistent with hypotheses, walking was the most preferred physical activity behavior and there was a preference for engaging in physical activity with others. There were significant (P values < .05) differences in counseling and program preferences between demographic (age and sex), and physical activity cognitive scores. For example, a significantly (P < .05) higher physical activity intensity preference was found in men and younger participants. CONCLUSIONS: Tailoring interventions and physical activity programs to the specific preferences of individuals is an important component for health professionals and researchers in facilitating this behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».