Social Cognitive Predictors of Health Promotion Self-Efficacy Among Older Adults During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To examine the relative importance of social cognitive predictors (ie, performance accomplishment, vicarious learning, verbal persuasion, affective state) on health promotion self-efficacy among older adults during COVID-19. Design Cross-sectional. Setting Data collected online from participants in British Columbia (BC), Canada. Subjects Seventy-five adults (n = 75) aged ≥65 years. Measures Health promotion self-efficacy was measured using the Self-Rated Abilities for Health Practices Scale. Performance accomplishment was assessed using the health directed behavior subscale of the Health Education Impact Questionnaire; vicarious learning was measured using the positive social interaction subscale of the Medical Outcomes Survey - Social Support Scale (MOS-SSS); verbal persuasion was assessed using the informational support subscale from the MOS-SSS; and affective state was assessed using the depression subscale from the Depression Anxiety Stress Scale (DASS-21). Analysis Multiple linear regression was used to investigate the relative importance of each social cognitive predictor on self-efficacy, after controlling for age. Results Our analyses revealed statistically significant associations between self-efficacy and performance accomplishment (health-directed behavior; β = .20), verbal persuasion (informational support; β = .41), and affective state (depressive symptoms; β = −.44) at P < .05. Vicarious learning (β = −.15) did not significantly predict self-efficacy. The model was statistically significant ( P < .001) explaining 43% of the self-efficacy variance. Conclusion Performance accomplishment experiences, verbal persuasion strategies, and affective states may be the target of interventions to modify health promotion self-efficacy among older adults, in environments that require physical and social distancing.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».