Exercise Motivation Among Special Populations
Notice bibliographique
Résumé
Motivational factors and barriers to exercise are key factors in exercise programming, particularly in programs intended for special populations. PURPOSE: 1) To investigate physical activity and exercise motivation among persons with various chronic health conditions, apparently healthy older adults, and among persons participating in community exercise programs associated with special populations, specifically older adults and those with chronic disease, and 2) Identify barriers to exercise among special populations. METHODS: Surveys comprising of demographics, physical activity (PA) (Physical Activity Scale for the Elderly (PASE)), and exercise motivation (Behavioral Regulation in Exercise Questionnaire (BREQ2)), and barriers to exercise, were distributed to participants of local community exercise programs targeting special populations, and apparently healthy older adults (n = 208). RESULTS: Significant effects were found for participation in a community exercise program regarding PASE score (F = 3.48, p = .01), amotivation (F = 8.54, p = .00), external regulation (F = 2.71, p = .03), introjected regulation (F = 24.07, p = .00), identified regulation (F = 1.18, p = .34), and for health condition on intrinsic regulation (F = 2.32, p = .03). Post hoc pairwise comparisons revealed significant differences in amotivation scores between those participating in a diabetes prevention program (DPP) (1.5 ± .88) and participants in Stay Active and Independent for Life (SAIL) (0.23 ± .01, p = .00), cardiac rehabilitation (0.16 ± .01, p = .00), Parkinson’s programs (.31 ± .04, p = .00), and Functionally Fit (.23 ± .02, p = .00). Most common barriers cited were COVID-19, time constraints, fatigue, pain, and stress. CONCLUSION: Overall health condition did not appear to have an impact on physical activity or exercise motivation. However, those with osteoporosis and cancer had higher levels of intrinsic motivation toward exercise. Participation in community programs appeared to have a positive impact on physical activity and exercise motivation. Specifically, those participating in cardiac rehab and Functionally Fit had higher levels of PA, and DPP participants had less motivation to exercise. Further analysis is expected comparing participation in community programs vs. no program.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».