Examining physical activity trajectories for people with spinal cord injury.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: It is crucial to understand long-term leisure time physical activity (LTPA) patterns of persons with spinal cord injury (SCI) as the challenges of living with this disability heavily influence LTPA levels. The purpose of this study was to explore emerging LTPA patterns in a sample of persons with SCI over an 18-month period. In addition, the study aimed to investigate the influence of pressure ulcers, demographic variables, and theory of planned behavior (TPB) constructs on the emerging LTPA trajectories. METHOD: Participants (N = 541) were enrolled in the SHAPE-SCI study and responded to questionnaires assessing LTPA, TPB constructs and demographic variables. Latent Class Growth Modeling was used to detect emerging LTPA patterns and to test the influence of important demographic and theoretical variables. RESULTS: Four LTPA patterns emerged: inactive, increaser, decreaser, and stable active, representing 22%, 14%, 32%, and 32% of the sample, respectively. The presence of pressure ulcers resulted in a decline in LTPA among participants with a stable active trajectory. Finally, LTPA intentions were higher in all patterns compared to the inactive group. Injury severity, age, and years postinjury also distinguished the trajectories. CONCLUSION: Interventions should focus on increasing individuals' intentions and should be directed toward people who are older, have more severe injuries and have been injured for longer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».