Maintaining physical activity in older adults: The importance of health-specific control strategies
Notice bibliographique
Résumé
The Lines-of-Defense model postulates that older adults should engage in important health goals and behaviors for as long as possible and adjust them downwardly only when they become impossible to pursue. This process is thought to be supported by goal engagement and self-protective control strategies. We tested this model in a 4-year longitudinal study of 236 older adults by predicting the maintenance of physical activity using accelerometers. We hypothesized that older adults would exert shifts from more strenuous (e.g., vigorous and moderate intensity) to less strenuous (e.g., light intensity) physical activity over time. In addition, we expected that these processes would be supported by the use of health-specific control strategies. Multilevel modeling revealed that older adults experienced declines in moderate and vigorous physical activity but increases in light physical activity. Health engagement predicted an accelerated increase in light physical activity, and exerted substantial, but longitudinally decreasing, benefits for moderate physical activity. Health-related self-protection, by contrast, predicted the maintenance of vigorous physical activity over time. These results support the Lines-of-Defense model by demonstrating that control strategies can predict the maintenance of older adults' physical activity levels.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».