EXPLORING NOVEL DETERMINANTS OF EXERCISE BEHAVIOR: A LAGGED EXPOSURE-WIDE APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many middle-aged to older adults do not engage in regular exercise at all, despite its importance for healthy aging. Extensive research grounded in behavioral and social science theories has identified numerous determinants of exercise. However, few studies used an exposure-wide approach, a data-driven exploratory method that is particularly useful for identifying determinants. We used data from 13,771 participants in the Health and Retirement Study (HRS), a diverse, national panel study of adults aged >50 in the United States, to evaluate 62 candidate predictors of exercise participation. Candidate predictors were drawn from the following domains: health behaviors, physical health, psychological well-being, psychological distress, social factors, and work. We used Poisson regression with robust error variance to individually regress exercise in the outcome wave (t2:2014/2016) on baseline candidate predictors (at t1;2010/2012) controlling for all covariates in the previous wave (t0;2006/2008). Some health behaviors (e.g., ever exercising), physical health conditions (e.g., physical functioning limitations and lung disease), psychological factors (e.g., health mastery, purpose in life, and positive affect), and social factors (e.g., helping others, religious service attendance, and volunteering) were robustly associated with increased subsequent exercise. Among factors related to psychological distress, perceived constraints stood out as a factor in reducing exercise. To conclude, we identified potentially novel exercise determinants, such as purpose in life and helping others, that have not been captured using a theory-driven approach. Future studies validating these findings in older adults are needed.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».