Perceived Barriers and Benefits of Exercise Among Men with Histories of Sexual Violence: Impact of PTSD and Physical Activity Status
Notice bibliographique
Résumé
This study reported on perceived benefits and barriers of exercise among men with histories of sexual violence (SV) and compared these perceptions by activity level and post-traumatic stress disorder (PTSD) status. An online, cross-sectional, survey of men with histories of SV ( N = 198) was completed using Amazon Mechanical Turk. Inclusion criteria were identifying sex at birth as male, age between 18 and 65 years, self-reported history of SV, and living in the United States (U.S.). A total of 1,260 men were screened for the study, of which 316 met the inclusion criteria, and 198 met all data quality requirements and were included in the study. Sociodemographic information, exercise behavior, PTSD symptoms, and perceived exercise barriers/benefits were collected. Comparisons by activity and PTSD status were analyzed. Additionally, two open-ended qualitative research questions were included to provide nuance to perceived barriers/benefits of exercise. The most salient benefits included physical performance, psychological outlook, and preventative health. Open-ended responses also noted the mental and physical benefits of exercise. The most salient barrier was physical exercise, with open-ended responses emphasizing lack of time, chronic pain and health concerns, and poor mental health and lack of motivation as impediments to exercise. Significant differences were found in benefits (psychological outlook, physical performance) and barriers (exercise environment, high time expenditure, and family discouragement) between active and insufficiently active men with histories of SV ( p s < .05; Cohen’s d s = 0.32–0.57). Significant differences were found by PTSD status on benefits (physical performance, social interaction, and preventative health) and barriers (exercise milieu, time expenditure, hard physical exercise, family discouragement) ( p s < .05; Cohen’s d s = 0.40–1.10). Findings provide new gender-specific strategies for promoting exercise among men with histories of SV: integrating exercise physiologists into trauma recovery programs, psychoeducation, engaging friends and family members, peer-support, and building self-efficacy.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».