MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2182062488 · doi:10.1186/s12889-015-2539-y

Validity of the Stages of Change in Steps instrument (SoC-Step) for achieving the physical activity goal of 10,000 steps per day

2015· article· en· W2182062488 sur OpenAlexaff
Richard R. Rosenkranz, Mitch J. Duncan, Cristina M. Caperchione, Gregory S. Kolt, Corneel Vandelanotte, Anthony Maeder, Trevor N. Savage, W. Kerry Mummery

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of AlbertaOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of Australia
Mots-clésTranstheoretical modelBiostatisticsMedicineBehavior changeLogistic regressionTest (biology)Public healthPhysical therapyGerontologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical activity (PA) offers numerous benefits to health and well-being, but most adults are not sufficiently physically active to afford such benefits. The 10,000 steps campaign has been a popular and effective approach to promote PA. The Transtheoretical Model posits that individuals have varying levels of readiness for health behavior change, known as Stages of Change (Precontemplation, Contemplation, Preparation, Action, and Maintenance). Few validated assessment instruments are available for determining Stages of Change in relation to the PA goal of 10,000 steps per day. The purpose of this study was to assess the criterion-related validity of the SoC-Step, a brief 10,000 steps per day Stages of Change instrument. METHODS: Participants were 504 Australian adults (176 males, 328 females, mean age = 50.8 ± 13.0 years) from the baseline sample of the Walk 2.0 randomized controlled trial. Measures included 7-day accelerometry (Actigraph GT3X), height, weight, and self-reported intention, self-efficacy, and SoC-Step: Stages of Change relative to achieving 10,000 steps per day. Kruskal-Wallis H tests with pairwise comparisons were used to determine whether participants differed by stage, according to steps per day, general health, body mass index, intention, and self-efficacy to achieve 10,000 steps per day. Binary logistic regression was used to test the hypothesis that participants in Maintenance or Action stages would have greater likelihood of meeting the 10,000 steps goal, in comparison to participants in the other three stages. RESULTS: Consistent with study hypotheses, participants in Precontemplation had significantly lower intention scores than those in Contemplation (p = 0.003) or Preparation (p < 0.001). Participants in Action or Maintenance stages were more likely to achieve ≥10,000 steps per day (OR = 3.11; 95 % CI = 1.66,5.83) compared to those in Precontemplation, Contemplation, or Preparation. Intention (p < 0.001) and self-efficacy (p < 0.001) to achieve 10,000 steps daily differed by stage, and participants in the Maintenance stage had higher general health status and lower body mass index than those in Precontemplation, Contemplation and Preparation stages (p < 0.05). CONCLUSIONS: This brief SoC-Step instrument appears to have good criterion-related validity for determining Stages of Change related to the public health goal of 10,000 steps per day. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry reference: ACTRN12611000157976 World Health Organization Universal Trial Number: U111-1119-1755.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,300
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,107 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public HealthMême sujetPhysical Activity and HealthTravaux en français237 207