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Enregistrement W2796870157 · doi:10.1080/19325037.2018.1449684

Constraints, Facilitators, and Stages of Behavioral Change in Physical Activity for Individuals with Parkinson’s Disease

2018· article· en· W2796870157 sur OpenAlexaff
Bradley MacCosham, Evan Webb, Jessica Oey, François Gravelle

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBehavior changeThematic analysisPsychologyQualitative researchPopulationInterpersonal communicationIntervention (counseling)Psychological interventionClinical psychologyMedicineSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Parkinson’s disease (PD) is a movement disorder with no cure. Symptoms related to PD can be managed through physical activity (PA). However, individuals with PD tend to be sedentary. Purpose: The purpose of this study was to identify the perceived constraints and facilitators to PA in each stage of behavioral change for individuals with PD. Methods: A qualitative methodology was utilized to uncover factors influencing behavior from the participants’ perspectives. Twelve participants were recruited and took part in a semistructured interview. Thematic analysis was performed on the data. Results: Constraints in the pre-intention stage related to psychological states. In the intention stage, interpersonal constraints resulted from participants’ lack of support from others, and environmental constraints addressed accessibility. The action and maintenance stages saw a decrease in constraints. Few facilitators were mentioned in the pre-intention stage. The intention stage saw an increase in the variety of facilitators. Environmental facilitators in the intention stage highlighted the importance of accessibility to knowledge on programs. Facilitators were also important for maintenance of their PA behavior. Discussion: Findings suggest that multiple factors influence behavior at different stages of behavioral change in PA. Translation to Health Education Practice: These results can be utilized to develop/implement interventions to increase PA behavior in this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,603
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,357 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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