Psychosocial factors of physical activity among people with disabilities: Prospective cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVE: This study aimed to (a) explore the associations between psychosocial factors and physical activity behavior in people with physical disabilities and/or chronic diseases, both between and within persons over time; and (b) examine whether these associations differ for people initiating and people maintaining physical activity behavior. RESEARCH METHOD/DESIGN: Data of 1,256 adults with physical disabilities and/or chronic diseases enrolled in the prospective cohort study Rehabilitation, Sports, and Active lifestyle (ReSpAct) were analyzed. Self-reported physical activity and four main psychosocial factors (i.e., self-efficacy, attitude, motivation, social support) were measured with questionnaires 3-6 weeks before discharge (T0) and 14 (T1), 33 (T2), and 52 (T3) weeks after discharge from rehabilitation. Hybrid multilevel regression models (corrected for age, sex, education level, diagnosis, counseling support) were used. RESULTS: = .035). No significant associations were found for social support, amotivation, external regulation, and introjected regulation. CONCLUSION/IMPLICATIONS: This study is the first that explored the between- and within-subject associations between psychosocial factors and physical activity over time in a large cohort of adults with physical disabilities and/or chronic diseases. The findings indicate the importance of intrinsic motivation, identified regulation, and self-efficacy in initiating and maintaining physical activity behavior. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».