Correlates of physical activity in a population-based sample of kidney cancer survivors: an application of the theory of planned behavior
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over half of kidney cancer survivors (KCS) are completely inactive and only a quarter are meeting physical activity (PA) guidelines. This highlights the need to identify and understand the determinants of PA in this understudied population. The purpose of this study is to determine the social cognitive correlates of PA intention and behavior in KCS using the Theory of Planned Behavior (TPB). Methods: All 1,985 KCS diagnosed between 1996 and 2010 in Alberta, Canada were mailed a self-report survey that consisted of the Godin Leisure Time Exercise Questionnaire and standard TPB items for intention, planning, perceived behavioral control (PBC), affective and instrumental attitudes, and descriptive and injunctive norms. Standard demographic and medical variables were also collected. Results: Completed surveys were received from 703 of 1,654 (43%) eligible KCS. The TPB was tested using structural equation modelling and demonstrated an adequate-to-good fit to the data [χ² = 256.88, p < .001; TLI = 0.97; CFI = 0.98; RMSEA = 0.06, 90% CI = 0.05-0.06]. There were significant pathways to PA from PBC (ß = 0.18, p = 0.02), planning (ß = 0.22, p < 0.01), and intention (ß = 0.31, p < 0.01); and to planning from intention (ß = 0.81, p < 0.01). In addition, there were significant model pathways to intention from instrumental attitude (ß = 0.28, p = 0.03), descriptive norm (ß = 0.09, p = 0.01), and PBC (ß = 0.52, p < 0.01). Overall, the TPB accounted for 69%, 63%, and 42% of the variance in intention, planning and PA, respectively. Conclusion: The TPB appears to be a useful model for explaining PA in KCS. All TPB constructs except injunctive norm and affective attitude were useful for explaining intention with PBC emerging as the largest correlate. Developing PA interventions based on the TPB may be effective in promoting PA in KCS and may lead to important improvements in health.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».