Examining the cross-lagged relationship between different types of self-efficacies and physical activity in cardiac rehabilitation patients: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) is at the core of cardiac rehabilitation. Therefore, it is important to identify factors that contribute to the adoption and maintenance of PA in this setting. Different types of self-efficacy are hypothesized to be important at different phases of the behaviour change process such that task self-efficacy might have more prominence in PA adoption while self-regulatory types (e.g. barrier self-efficacy) more importance for maintenance. In addition, self-efficacy is theorized as an antecedent and an outcome of behaviour. The purpose of this study was to examine, through a longitudinal cross-lagged analysis, the relationship between three different types of self-efficacy (task, barrier and scheduling) and PA over six months. We hoped to shed light on the antecedent-outcome relationship between self-efficacy and PA. Participants (N =129) from two 4-month cardiac rehabilitation programs answered self-efficacy questionnaires and the Godin leisure time exercise questionnaire at four time points (Baseline, 2, 4 and 6 months). Three separate cross-lagged path analyses were conducted for each type of self-efficacy. For task self-efficacy, PA at baseline predicted task self-efficacy at 2-months, beta=.186 [95% confidence intervals(CI): .050, 0.33], and PA at 4-months predicted task self-efficacy at 6-months, beta=.228(95% CI: 0.097, 0.24). Only PA at baseline predicted barrier self-efficacy at 2-months, beta=.204(95% CI: 0.067, 0.35). No other relationships were found. Unfortunately, results from this study do not clarify the phase specific PA – self-efficacy relationship as no types of self-efficacy predicted PA. In addition, partial support for self-efficacy as an outcome of PA was found; however, further investigation is required. Acknowledgments: The project was funded by the Social Science and Humanities Research Council of Canada.
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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) | 0,000 | 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 ».