Determinants of sedentary behavior in community-dwelling older adults with type 2 diabetes based on the behavioral change wheel: a path analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sedentary behavior (SB) is deeply ingrained in the daily lives of community-dwelling older adults with type 2 diabetes mellitus (T2DM). However, the specific underlying mechanisms of the determinants associated with SB remain elusive. We aimed to explore the determinants of SB based on the behavior change wheel framework as well as a literature review. Methods This cross-sectional study recruited 489 community-dwelling older adults with T2DM in Jinan City, Shandong Province, China. Convenience sampling was used to select participants from relevant communities. This study used the Measure of Older Adults’ Sedentary Time-T2DM, the Abbreviated-Neighborhood Environment Walkability Scale, the Social Support Rating Scale, the Lubben Social Network Scale 6, the Subjective Social Norms Questionnaire for Sedentary Behavior, the Functional Activities Questionnaire, the Numerical Rating Scale, the Short Physical Performance Battery, and the Montreal Cognitive Assessment Text to assess the levels of and the determinants of SB. Descriptive statistical analysis and path analysis were conducted to analyze and interpret the data. Results Pain, cognitive function, social isolation, and social support had direct and indirect effects on SB in community-dwelling older adults with T2DM (total effects: β = 0.426, β = -0.171, β = -0.209, and β = -0.128, respectively), and physical function, walking environment, and social function had direct effects on patients’ SB (total effects: β = -0.180, β = -0.163, and β = 0.127, respectively). All the above pathways were statistically significant (P < 0.05). The path analysis showed that the model had acceptable fit indices: RMSEA = 0.014, χ 2/df = 1.100, GFI = 0.999, AGFI = 0.980, NFI = 0.997, RFI = 0.954, IFI = 1.000, TLI = 0.996, CFI = 1.000. Conclusion Capability (physical function, pain, and cognitive function), opportunity (social isolation, walking environment, and social support), and motivation (social function) were effective predictors of SB in community-dwelling older adults with T2DM. Deeper knowledge regarding these associations may help healthcare providers design targeted intervention strategies to decrease levels of SB in this specific population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».