Exploring correlates of physical activity using the multi-process action control framework: is there a moderating role for mental health?
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that individuals with poor mental health are less physically active than individuals with good mental health, in part due to symptoms like fatigue and cognitive difficulties. Despite the role of theory in intervention development, limited work has investigated the application of theoretical models of physical activity (PA) to individuals with poor mental health. This study tests a hypothesised model based on the Multi-Process Action Control (M-PAC) framework in individuals with perceived good vs. poor mental health. A secondary data analysis was performed on a cross-sectional sample of 13,881 Canadian adults. Participants completed a survey with items examining mental health, reflective processes (e.g., attitudes), intention, regulatory processes, and moderate-to-vigorous PA (MVPA). Three quarters (74.8%) of participants self-rated their mental health as good, and one quarter (25.2%) rated it as poor. A moderation model was performed using multigroup path analysis. There were no between-group differences for most direct pathways. The model was partially moderated by mental health. The effects of affective attitudes on intentions (B = 0.28, p < .001) and intentions on regulations (B = 0.36, p < .001) were significantly stronger among those with poor mental health. The strongest total effect on MVPA for the poor mental health group was perceived capability (β = .17, p < .001). The M-PAC framework may be helpful for predicting PA levels among adults with poor perceived mental health. Future research should prospectively test the full M-PAC model to better inform PA intervention research among adults with poor mental health.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».