Factors Associated With the Intention to Begin Physical Activity Among Inactive Middle-Aged and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Factors that affect physical activity (PA) behavior change are well established. Behavioral intention is a strong psychological predictor of behavior; however, there is less research on the factors that affect the intention to increase PA participation specifically, especially among adults in mid and later life who are inactive. Using data from the Canadian Community Health Survey, which was informed by the transtheoretical model (TTM), this study investigated the relationships between a range of demographic and biopsychosocial factors with the intention to become physically active among 1,159 inactive adults aged 40 years and older. Comparisons were made between participants reporting the intention to begin PA in the next 30 days (TTM Preparation; n = 610), 6 months (TTM Contemplation; n = 216), or not at all (TTM Precontemplation; n = 333). First, multinomial logistic regression identified age, sex, ethnicity, education, restriction of activities, self-perceived health, and community belonging as factors significantly associated with 30-day PA intention, while age and ethnicity were significantly associated with 6-month PA intention, compared with those reporting no intention. Second, binary logistic regression revealed that education was the only factor that differentially associated with intention timeframe as participants with lower levels of education were less likely to report PA intention in 30 days compared with 6 months. Findings demonstrate key demographic, biopsychosocial, and temporal factors that warrant consideration for tailored PA promotion programs that aim to effectively address the constraints and barriers that negatively influence PA intention among middle-aged and older adults.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».