Social Cognitive Constructs Did Not Mediate the BEAT Cancer Intervention Effects on Objective Physical Activity Behavior Based on Multivariable Path Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most breast cancer survivors do not meet physical activity recommendations. Understanding mediators of physical activity behavior change can improve interventions designed to increase physical activity in this at-risk population. PURPOSE: Study aims were to determine the 3-month Better Exercise Adherence after Treatment for Cancer (BEAT Cancer) behavior change intervention effects on social cognitive theory constructs and the mediating role of any changes on the increase in accelerometer-measured physical activity previously reported. METHODS: Post-treatment breast cancer survivors (N = 222) were randomized to BEAT Cancer or usual care. Assessments occurred at baseline, 3 months (M3), and 6 months (M6). Adjusted linear mixed model analysis of variance determined intervention effects on walking self-efficacy, outcome expectations, goal setting, and perceived barrier interference at M3. Path analysis determined mediation of intervention effects on physical activity at M6 by changes in social cognitive constructs during the intervention (i.e., baseline to M3). RESULTS: BEAT Cancer significantly improved self-efficacy, goals, negative outcome expectations, and barriers. Total path analysis model explained 24 % of the variance in M6 physical activity. There were significant paths from randomized intervention group to self-efficacy (β = 0.15, p < .05) and barriers (β = -0.22, p < .01). Barriers demonstrated a borderline significant association with M6 physical activity (β = -0.24, p = .05). No statistically significant indirect effects were found. CONCLUSIONS: Although BEAT Cancer significantly improved social cognitive constructs, no significant indirect effects on physical activity improvements 3 months post-intervention were observed (NCT00929617).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».