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Enregistrement W2886033014 · doi:10.1097/hcr.0000000000000350

Health Locus of Control Is Associated With Physical Activity and Other Health Behaviors in Cardiac Patients

2018· article· en· W2886033014 sur OpenAlexafffund
Darren A. Mercer, Blaine Ditto, Kim Lavoie, Tavis S. Campbell, André Arsenault, Simon Bacon

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiopulmonary Rehabilitation and Prevention · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalConcordia UniversityHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut de Cardiologie de Montréal
Mots-clésMedicineLocus of controlLogistic regressionAlcohol consumptionDiseasePhysical activityCardiovascular healthHealth behaviorInternal medicineGerontologyEnvironmental healthPhysical therapyAlcoholPsychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Physical inactivity, smoking, and excessive alcohol use are well-recognized modifiable risk factors for cardiovascular disease (CVD), yet uptake of strategies to mitigate these poor health behaviors varies widely among patients with cardiovascular disease. Part of this variation may be explained by health locus of control (HLOC), defined as the extent to which individuals believe their health is a consequence of their own actions, chance, or the influence of others (eg, physicians). METHODS: A total of 599 cardiac outpatients (30% female, 61.4 ± 9.4 y of age) completed the Multidimensional Health Locus of Control questionnaire and a structured health behavior questionnaire assessing physical activity, smoking, and alcohol use, at baseline and a 4-y follow-up. Relationships between health behaviors and HLOC were assessed cross-sectionally and longitudinally using general linear models and logistic regression models adjusting for medical and sociodemographic factors. RESULTS: Higher Internal HLOC was found to be associated with higher levels of leisure time physical activity (LTPA) (β = .21, P = .0008), while lower Internal HLOC was associated with decreasing levels of alcohol consumption over time (β = .26, P = .03). Increasing Chance HLOC was related to lower levels of leisure time physical activity (β = -.15, P = .047) and increased likelihood of being a smoker (β = .10, P = .01), and increasing physician HLOC was associated with decreased likelihood of being a smoker (β = -.17, P = .01). CONCLUSIONS: Associations between HLOC and multiple health behaviors were observed in a large sample of cardiac outpatients. Results suggest that assessing and targeting HLOC beliefs of cardiac patients may be clinically relevant for behavior change in settings, such as in rehabilitation programs where behavior change is a goal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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