Antécédents motivationnels de l'alimentation saine chez une population coronarienne du Saguenay-Lac-Saint-Jean
Bibliographic record
Abstract
Les maladies cardiovasculaires (MCV) constituent la première cause de mortalité et de perte de qualité de vie au niveau mondial de sorte qu'à chaque année, le nombre de décès reliés aux MCV est supérieur à toutes autres causes (Organisation mondiale de la santé, 2009). Le Québec n'est pas épargné par ce phénomène en augmentation et les écrits scientifiques indiquent que 85,2 % de la population québécoise présente au moins un des facteurs de risque associés au développement et à la progression des MCV (Daigle, 2006). De plus, les écrits scientifiques démontrent clairement que la majorité des facteurs de risque relèvent du comportement humain et qu'ils sont en grande partie évitables (Yusuf et al., 2004). Parmi ceux-ci, un en particulier a une incidence directe sur la majorité des autres, soit l'alimentation saine. Toutefois, l'adoption d'une alimentation saine chez les patients coronariens s'avère problématique chez un très grand nombre d'entre eux (p. ex., Burke, Dunbar-Jacob, Orchard, & Sereika, 2005 ; Wofford, Greenlund, Croft, & Labarthe, 2007 ; Luszczynska & Cieslak, 2009). Compte tenu que le comportement humain est déterminant dans l'adoption des comportements de santé, il est impératif de l'étudier davantage et de mieux comprendre les facteurs intra personnels impliqués dans l'adoption d'une alimentation saine. De façon plus spécifique, la présente étude vise à mesurer les associations entre l'intention, la perception de compétence et la motivation spécifiques à l'alimentation saine, d'une part, et l'alimentation saine trois mois plus tard, d'autre part, chez des patients coronariens du Saguenay-Lac-Saint-Jean. Il s'agit de la première étude à s'attarder à l'ensemble de ces variables dans le contexte de la théorie de l'autodétermination (TAD) (Deci & Ryan, 1985) au sein d'un échantillon de patients coronariens. Au total, 123 patients coronariens ont participé à l'étude en répondant à des questionnaires visant à mesurer leur intention, leur perception de compétence et leur motivation spécifiques à l'alimentation saine. Leur alimentation a ensuite été mesurée trois mois plus tard. Des analyses statistiques de type corrélationnel et de régression de type pas à pas ont été menées. Les résultats révèlent que, tel que prévu par les hypothèses de recherche, l'intention, la compétence et la motivation alimentaire sont corrélées positivement à une alimentation saine. Toutefois, lorsque les associations entre ces variables sont évaluées simultanément au moyen d'analyse de régression de type pas à pas, seules l'intention et la compétence alimentaires sont associées de façon unique à l'alimentation saine. La motivation n'est pas associée significativement à cette variable lorsque l'influence de l'intention et de la compétence alimentaire est contrôlée. Des résultats additionnels de nature exploratoire révèlent également que les participants plus jeunes ont une alimentation plus saine que les participants plus âgés et que l'intention et la motivation à bien s'alimenter, de même que l'alimentation saine, sont plus élevées chez les femmes que chez les hommes. Cette étude procure un apport significatif dans le domaine de la psychocardiologie, notamment en ce qui concerne les facteurs intra personnels impliqués dans l'adoption d'une alimentation saine. Ces nouvelles données pourront contribuer à personnaliser davantage les interventions auprès des patients coronariens et ainsi, augmenter leur chance de maintenir de saines habitudes alimentaires favorisant une bonne santé cardiovasculaire et une meilleure qualité de vie.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".