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Enregistrement W4289524979 · doi:10.1093/geronb/gbac105

A Protection Motivation Theory Approach to Understanding How Fear of Falling Affects Physical Activity Determinants in Older Adults

2022· article· en· W4289524979 sur OpenAlexaff
Christian Preissner, Navin Kaushal, Kathleen Charles, Bärbel Knaüper

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series B · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFear of fallingCognitive appraisalPsychologyCoping (psychology)Structural equation modelingPhysical activityVulnerability (computing)Self-efficacySocial psychologyClinical psychologySuicide preventionPoison controlMedicineEnvironmental healthComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study applied an extended Protection Motivation Theory to investigate the relative importance of fear of falling (FoF) among motivational and intentional determinants of physical activity (PA) behavior. METHODS: Older U.S. adults (N = 667, 65+) were surveyed using online research panels and completed measures of self-efficacy and response efficacy (coping appraisal), perceived vulnerability and perceived severity (threat appraisal), FoF, autonomous motivation, intention, physical health, and past PA level. RESULTS: Our structural equation model showed that past PA level and health predicted intention via cognitive constructs. PA and health predicted FoF and motivation via threat and coping appraisal. FoF did not directly predict intention. DISCUSSION: Results from this sample provide support for the predictive effects of threat appraisal on fear. However, findings suggest that FoF may not be of great importance for the formation of PA intention compared with an established habit of being physically active and a subsequently fostered coping appraisal and motivation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,792
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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