Environmental and psychosocial correlates of objectively measured physical activity among older adults.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neighborhood environments can support or hinder physical activity especially as health declines with age. This study puts psychological theories of health behavior change in context with built environment research to better understand the interplay of environmental and psychosocial characteristics impacting older adults' sedentary behavior and physical activity. METHOD: The Active Streets, Active People study recruited 193 older adults living in a highly walkable neighborhood in Vancouver, British Columbia, Canada. Participants completed questionnaires on attitudes toward walking, behavioral control for walking, and perceived built environment variables. To assess behavior, participants wore an ActiGraph GT3X + accelerometer for 7 consecutive days. Regression-based path analysis was conducted to examine whether the link between the perceived environment and behavior is mediated by psychosocial variables. RESULTS: In total, 174 participants had valid accelerometry data (Mage = 70.3, SD = 7.2) and demonstrated a daily average of 525.7 min of sedentary behavior (SD = 65.1) as well as high levels of total physical activity (M = 254.3, SD = 65.1 min/day). Mediation analysis revealed that perceived street connectivity and diversity of land use were negatively related to sedentary behavior, but only indirectly through behavioral control. Similarly, effects of street connectivity and diversity of land use on physical activity were mediated by behavioral control. CONCLUSIONS: Results highlighted that the perceived built environment is important for physical activity and sedentary behavior, largely because these environmental perceptions are positively linked to older adults' confidence in walking. By integrating environmental and psychosocial correlates of preventive health behaviors within a theoretical structure, the psychosocial mechanisms through which the environment affects activity can be better understood. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 |
| 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 ».