Physical Activity in Older Adults: an Ecological Approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies identifying correlates of physical activity (PA) at all levels of the ecological model can provide an empirical basis for designing interventions to increase older adults' PA. PURPOSE: Applying ecological model principles, this study concurrently examined individual, psychosocial, and environmental correlates of older adults' PA to determine whether built environment factors contribute to PA over and above individual/demographic and psychosocial variables. METHODS: Using a cross-sectional observational design, 726 adults, aged ≥66 years, were recruited from two US regions. Explanatory variables included demographics, self-efficacy, social support, barriers, and environmental variables measured by using geographic information systems (GIS) and self-report. Outcomes included reported walking for errands and leisure/exercise and accelerometer-measured daily moderate to vigorous PA (MVPA). Analyses employed mixed-model regressions with backward elimination. RESULTS: For daily MVPA, the only significant environmental variable was GIS-based proximity to a park (p < 0.001) after controlling for individual/demographic and psychosocial factors. Walking for errands was positively related to four environmental variables: reported walking/cycling facilities (p < 0.05), GIS-based intersection density (p < 0.01), mixed land use (p < 0.01), and private recreation facilities (p < 0.01). Walking for leisure/exercise was negatively related to GIS-based mixed land use (p < 0.05). Non-Hispanic white race/ethnicity, self-efficacy, and social support positively related to all three PA outcomes (p < 0.05). CONCLUSIONS: Correlates of older adults' PA were found at all ecological levels, supporting multiple levels of influence and need for multilevel interventions. Environmental correlates varied by PA outcome. Walking for errands exhibited the most environmental associations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».