COMPARING EXERCISE DETERMINANTS BETWEEN BLACK AND WHITE OLDER ADULTS WITH HEART FAILURE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heart Failure (HF) is a leading cause of mortality among older-adults (OA); however, engaging in moderate-to-vigorous intensity of physical activity (MVPA) improves survival rates. Limited research has applied behavior theory to understand determinants of MVPA among OA with HF and compared the effects between races. This study aimed to use the Health Belief Model (HBM) to compare MVPA determinants between Black and White OA diagnosed with HF. Methods: The HF-ACTION Trial is a multi-site trial that helped facilitate physical activity among individuals with HF. The present study used structural equation modeling to test the change in HBM determinants and MVPA across 12 months among OA. Results: Participants were OA 72.28 (SD= 5.41) years old, (Black: n= 230; White, n= 441). The model found MVPA to be facilitated by perceived benefits (Black: β=.27, p=.001; White: β=.28; p<.001), self-efficacy (Black: β=.20, p=.003; White: β=.24; p<.001) and deterred by perceived barriers (Black: β=-.25, p=.001; White β=-.24; p<.001). Perceived threats deterred Black OA (β=-.23; p=.002) but not White OA (β=-.07; p=.278) from MVPA. Experimental arm predicted the development of self-efficacy (Black: β=.21. p=.001; White: β=.23; p=.001), and perceived benefits (Black: β=.21. p=.001; White: β=.23; p=.001) but not barriers (p>.05) for both races. Conclusions: Perceived barriers was a strong determinant to MVPA, and it was not resolved in the experimental arm for either race. The experimental arm did not resolve perceived threat, which was a deterrent for Black OA. Individual characteristics need to be considered when designing programs for HF patients to reduce health disparity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».