Patterns of motivation and ongoing exercise activity in cardiac rehabilitation settings: A 24-month exploration from the teach study
Notice bibliographique
Résumé
Few studies have explored exercise and motivational patterns of cardiac rehabilitation patients in the long term. The first purpose of this study was to explore if differential patterns of exercise exists in cardiac rehabilitation patients over a 24-month period. A second aim was to examine the trajectories of motivational constructs and their relationship with emerging patterns of exercise. Cardiac rehabilitation patients (n=251) completed an exercise, barrier self-efficacy, outcome expectations and self-determined motivation questionnaire over a 2-year period. Latent class growth modeling was used to classify patients in different exercise and motivational patterns. Three exercise patterns emerged: inactive, non-maintainers and maintainers (16%; 67% and 17% of sample per pattern, respectively). Multiple trajectories were found for barrier self-efficacy, outcome expectations, and self-determined motivation (3, 5, and 4, respectively). Analyses showed that patients in high barrier self-efficacy, outcome expectation, and self-determined groups had greater probability of being in the maintainer exercise group. This study demonstrated that cardiac rehabilitation participants vary significantly in maintaining exercise patterns over a 24-month period. Identifying a patient's motivational profile could help cardiac rehabilitation programs tailor their intervention to optimize the potential for continued exercise activity.Acknowledgments: This study was supported by a research grant from the Heart and Stroke Foundation of Ontario (HBR 4600). Shane N. Sweet was supported by a doctoral fellowship from the Social Science and Humanities Research Council of Canada.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».