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Record W7162001642 · doi:10.82308/38773

Understanding the enactment of behaviour change techniques in physical activity among university students with physical disabilities and chronic conditions: an ecological momentary assessment study

2024· dissertation· en· W7162001642 on OpenAlexaboutno aff
Gabrielle Bédard

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldPsychology
TopicBehavioral Health and Interventions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysical activityLigneLife styleDescriptive researchPsychological intervention

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les techniques de changement de comportement (TCC) sont des stratégies qui soutiennent le changement de comportement en activité physique, surtout chez les individus avec un handicap. Même s’il y a de nombreuses interventions en activité physique qui utilisent des TCC, il est nécessaire de mieux comprendre comment les TCC sont utilisées pour soutenir le changement de comportement en activité physique. Donc, notre étude vise à examiner et à d’écrire l’utilisation et l’exécution des TCC dans l’activité physique chez les étudiants universitaires avec un handicap physique et/ou des conditions chronique. Nous avons suivi un plan longitudinal intensif, avec une évaluation écologique momentanée. À travers de l’échantillonnage de convenance, des étudiants universitaires (N = 53; Mage = 22; SDage = 3.93), de l’Université McGill (n =10) et de l’Université Queens (n = 13), avec des conditions chronique (n = 45), handicaps liés à la douleur (n = 12), et/ou liés à la flexibilité/mobilité (n = 10) ont participé à l’étude. L’enquête en ligne quotidienne a été livrée aléatoirement à leur téléphone intelligent pendant dix jours consécutifs. Le questionnaire quotidien auto-rapporté comprenait une liste de 28 TCC créée en plusieurs étapes, un questionnaire COM (Capacité, Opportunité et Motivation) modifié en 6 items, un questionnaire d’activité physique de loisir adapté, et des questions sur les interruptions environnementales. Une analyse descriptive a résumé les niveaux d'activité physique, l'utilisation des TCC, les facteurs COM et les interruptions environnementaux. Une analyse par arbre de décision a identifié des ensembles de TCC qui prédits l'activité physique d'intensité modérée à vigoureuse (APMV). Un modèle linéaire généralisé mixte a démontré la relation entre les variables démographiques, la capacité, l'opportunité et la motivation, ainsi que les facteurs environnementaux sur l’exécution des TCC. En moyenne, 11 TCC ont été utilisées quotidiennement (SD = 5.53, R = 1 à 27) et 22 TCC distinctes (SD = 5.14, R = 6 à 28) ont été utilisées sur les 10 jours. Les TCC les plus fréquemment utilisées étaient la création de tâches avec n = 52 participants l'utilisant en moyenne M = 5.78 sur les 10 jours, l'intégration des objectifs (n = 51, M = 5.56) et trouver un sens dans l'activité physique (n = 50, M = 5.08). Les TCC les moins fréquemment utilisés comprenaient l'obtention d'information sur la façon de participer à l'activité physique (n = 23, M = 4.47), les avantages et inconvénients (n = 26, M = 2.80) et l'autosurveillance (n = 33, M = 4.36). Les participants ont rapporté un niveau plus élevé de capacité quotidienne (M = 6.42, SD = 2.23) et d'opportunité (M = 6.30, SD = 2.34) pour utiliser les TCC que de motivation (M = 5.56, SD = 2.35). Les facteurs environnementaux les plus fréquemment rapportés qui avaient un impact sur l'utilisation des TCC étaient des obligations personnelles (n = 34, M = 3.83), suivis des exacerbations (n = 35, M = 3.31). Les participants ont rapporté une moyenne de 83.50 minutes (SD = 90.57) d'APMV quotidienne. Dans l'analyse de l’arbre de décision, l'utilisation de l'auto-dialogue démontrait un engagement d’APMV plus élevé (M = 126.36, SD = 116.79) comparé à lorsqu’ils ne l’utilisaient pas (M = 53.98, SD = 69.79). Lorsque l’auto-dialogue était combiné avec l'auto-éloge comportemental et l'obtention d'information sur les conséquences pour la santé, l'engagement en APMV était encore plus élevé (M = 188.07, SD = 134.79). Les femmes étaient plus susceptibles d'utiliser 13 TCC que les hommes (OR = 3.97 à 15.84, p < .05), et les étudiants avec des handicaps physiques étaient moins susceptibles d'utiliser deux TCC (OR = 0.30 à 0.35, p < .05) que les étudiants avec des conditions chronique. La motivation et l'opportunité étaient des prédicteurs dans l'utilisation de 15 à 24 TCC (OR = 1.03 à 1.62, p < .05), tandis que la capacité prédisait l'utilisation de deux TCC (OR = 0.84 à 1,28, p < .05). L'intégration d'une compréhension nuancée des TCC fournit un contexte important pour la mise en œuvre des TCC dans la littérature sur le changement de comportement. Les résultats de notre étude peuvent améliorer la structure des interventions de changement de comportement en matière d'activité physique. De plus, les résultats peuvent mener à une participation réussie de l'activité physique chez les étudiants universitaires avec un handicap physique et avec des conditions chroniques au Canada

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.025

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.157
GPT teacher head0.475
Teacher spread0.318 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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