Matched or nonmatched interventions based on the transtheoretical model to promote physical activity. A meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The aim of this study was to examine whether the efficacy of transtheoretical model (TTM)-based interventions on physical activity (PA) varied according to the following criteria: (1) interventions targeted the actual stages of change (SOCs) or did not; (2) participants were selected according to their SOC or were not; and (3) its theoretical constructs (decisional balance, temptation, self-efficacy, processes of change). Methods Thirty-three randomized controlled trials assessing TTM-based interventions promoting PA in adults were systematically identified. Results The between-group heterogeneity statistic (Qb) did not reveal any differential efficacy either in interventions targeting the actual SOC compared with those that did not (Qb = 1.48, p = 0.22) or in interventions selecting participants according to their SOC compared with those that did not (Qb = 0.01, p = 0.91). TTM-based interventions enhanced PA behavior whether they targeted the actual SOC (Cohen's d = 0.36; 95% confidence interval (CI): 0.22–0.49) or not ( d = 0.23; 95%CI: 0.09–0.38) and whether they selected their participants according to their SOC ( d = 0.33; 95%CI: 0.13–0.53) or not ( d = 0.32; 95%CI: 0.19–0.44). The moderators of the efficacy of TTM-based interventions were the number of theoretical constructs used to tailor the intervention (Qb = 8.82, p = 0.003), the use of self-efficacy (Qb = 6.09, p = 0.01), and the processes of change (Qb = 3.51, p = 0.06). Conclusion TTM-based interventions significantly improved PA behavior, and their efficacy was not moderated by SOC but by the TTM theoretical constructs.
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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 | 0,017 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».