Psychosocial determinants of exercise in individuals post cardiac rehabilitation: Applying the COM_B and TDF models
Notice bibliographique
Résumé
Little research has been conducted on the theoretical mechanisms of exercise post cardiac rehabilitation (CR). The Theoretical Domains Framework (TDF), as embedded within the Capability, Opportunity, Motivation, and Behaviour model (COM-B), can provide a theoretical understanding of exercise post-CR. This study aimed at identifying TDF-related psychosocial and environmental variables that were important for predicting moderate to vigorous physical activity (MVPA) in individuals post-CR. Eighty-four individuals (80% men; Mage=60 years, SD=15.83) who completed a CR program answered baseline questionnaires assessing ten TDF domains. Participants wore an accelerometer for 7 days three months after baseline assessments, from total minutes of were computed. Six multiple regressions were conducted to predict MVPA at three months. TDF domains for each COM-B sub-component (e.g., psychological capability) were tested in five separate regressions. A final regression included significant variables from the five regressions to determine the strongest TDF predictor. Decisional balance (? = .28) as part of Capability, streets, walking/cycling, and neighbourhood surroundings (? = .20) for the Opportunity component, negative affect (? = -.09) and identity (? = -.14) within Motivation were significant predictors of MVPA in separate regression models. The final regression explained 26% of the variance in MVPA at three months and intention was the sole significant predictor (? = .33, p< 0.05). Thus, it is important to promote participants' intentions to continue exercise post-CR to help sustained physical activity participation.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».