A Qualitative Exploration of Factors Influencing Physical Activity Behaviour for Individuals with Parkinson's Disease Using the Social Ecological Model
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) can benefit individuals with Parkinson’s disease (PD), however, many individuals tend to be sedentary. This qualitative study explored factors influencing PA behaviour for individuals with PD using the social ecological model. Twelve individuals with PD took part in semi-structured interviews. Data were thematically analysed. Results suggest that individuals with PD experience several constraining and facilitating factors to PA behaviour. Intrapersonal constraints revolved around uncertainties that PA is beneficial for individuals with PD, a lack of interest in available PA programs, and disease-specific issues whereas intrapersonal facilitators included prior experiences of enjoyment in PA, seeing improvements, and wanting to maintain independence. Interpersonal constraints related to lacking social support and perceived stigma whereas interpersonal facilitators were, passionate PA program staff, and being active with similar others. Environmental constraints pertained to PA programs failing to adapt program activities, lack of time, and transportation accommodations, whereas environmental facilitators were exposure to non-traditional PA programs, access to resources on PA, and accessibility to community PA programs. Findings highlight the need to address factors influencing PA behaviour for individuals with PD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».