An I-Change approach to understanding exercise determinants among black individuals with hypertension
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Black populations are disproportionately affected by hypertension and are less likely to engage in blood pressure-lowering activities, such as exercise, compared to non-Hispanic White populations. There is a lack of theory-informed approaches to understand how individual and environmental racial disparities impact exercise participation among Black individuals with hypertension. The I-Change Model, an integrated behavior change framework, combines concepts from social and health psychology to explain the interaction between awareness, motivation, and action in adopting and maintaining health behaviors. This study aims to apply an augmented version of the I-Change Model to enhance our understanding of racial disparities in exercise participation. METHODS: Individuals with self-reported doctor-diagnosed hypertension ( N = 370), comprising Black ( n = 142) and White ( n = 228) adults who were recruited via an online recruitment platform, completed a survey with validated theoretical constructs at baseline and at 4 weeks. Structural equation modeling with race set as a group variable was used to among both races, intention predicted exercise behavior model path effects. RESULTS: Among both races, intention positively influenced exercise behavior, whereas psychological barriers reduced the likelihood of engaging in the behavior. However, notable racial disparities among Black participants included environmental barriers (e.g., safety, accessibility to a gym) that hindered exercise behavior and affective attitudes that did not facilitate intention. CONCLUSIONS: An exercise promotion program that fosters I-Change determinants and creates an accessible, supportive environment would enhance equitable exercise opportunities for Black individuals with hypertension. Additional recommendations for designing such a program are provided.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».