- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
ResultsHRA was conducted with physi
Results
HRA was conducted with physical activity/exercise partici- pation as the dependent variable and four sets of HPM predictors entered in sequential steps: (a) individual characteristics (preinjury physical activity level and functional limitations); (b) interpersonal influences (normative beliefs and social support factors); (c) behavior-specific cognitions (physical activity and exercise self-efficacy, perceived ben- efits/outcome expectancies, and perceived barriers); and (d) control beliefs and commitment to a plan of action. The correlations among the dependent variable and the predic- tor variables ranged from small to medium, and the correlation matrix for all variables is presented in Table 1.
Results of the HRA, including values of change in R2 (ΔR2), along with unstandardized regression coefficients (B), standard errors (SE B), and standardized coefficients (β), for the predictor variables at each step and in the final model are presented in Table 2.
In the first step of the regression analysis, individual char- acteristics and experience variables (preinjury physical activity level and severity of SCI) were entered. This set of variables accounted for a significant amount of variance in physical activity/exercise participation scores, R = .37, R2 = .14, F(2, 123) = 9.67, p < .001. Examining the standardized partial regression coefficients, preinjury activity was found to significantly contribute to the change in variance in post injury physical activity/exercise participation scores, with β = .17, t(124) = 2.03, p < .05. This result indicates that preinjury activity level was positively associated with postinjury physical activity/exercise participation. Severity of SCI also contributed significantly to the change in variance in physical activity/exercise participation scores, with β = −.32, t(124) = −3.80, p < .001. However, this relationship between severity and activity was negative, indicating that higher level of functional limitations was associated with lower level of postinjury physical activity and exercise participation.
Interpersonal influence variables (normative beliefs and family/friend support for exercise) were entered in the second step of the regression analysis. The addition of these variables did account for a significant increase in variance of physical activity/exercise participation beyond that explained by the previous sets of predictors, R = .43, R2 = .18, ΔR2 = .05, F(2, 121) = 3.32, p < .05. However, in examining the standardized partial regression coefficients for normative beliefs and interpersonal support, neither was found to independently contribute to the change in variance in physical activity/exercise participation scores.
Perceived benefits, barriers, and self-efficacy were entered in the third step of the regression analysis. These action plan was associated with greater physical activity and exercise participation. In the final model, preinjury physical activity remained a significant contributor to the variance in physical activity/exercise participation, β = .17, t(124) = 2.18, p < .01. Severity of SCI also remained a sig-nificant predictor of physical activity/exercise participation, β = −.20, t(124) = −2.41, p < .05.
The final regression model accounted for 41% of the variance in physical activity/exercise participation. According to Cohen’s standards for the behavioral sciences research, this is considered a large effect size (Cohen, 1988). Controlling for all other factors, preinjury physical activity level, severity of SCI, and commitment to a plan of action were found to be significant predictors of physical activity/exercise participation in persons with SCI. Preinjury physical activity level and commitment to a plan ofactionwerepositivelyassociatedwithphysicalactivity and exercise participation, and severity of SCI was negatively related to physical activity/exercise participation. Controlling for all other factors in the model, commitment to a plan of action was the strongest predictor of physical activity/exercise participation.
Because the commitment to a plan of action for physical activity can be considered a behavioral outcome and a modifiable determinant of health promoting behavior in Pender’s HPM, a logical follow-up analysis would be useful to determine whether individual characteristics and experiences, interpersonal influences, control beliefs, and behavior-specific cognitions can predict commitment to a plan of action. This secondary analysis can provide useful information on motivating people with SCI to make the commitment to a plan of action for physical activity participation, which in turn predicts exercise and physical
activity participation. The HRA results of this secondary analysis are presented in Table 3.
In the first step of this HRA with commitment to a plan of action as the dependent variable, preinjury physical activity level and severity of SCI were entered as demographic covariates. This set of variables did not account for a significant amount of variance in commitment scores.
Normative beliefs and friend/family support for exercise were entered in the second step of the regression analysis. These variables accounted for an increase in the variance of commitment after controlling for the effect of preinjury physical activity level and severity of SCI, R = .53, R2 = .28, ΔR2 = .28, F(2, 121) = 23.31, p < .001. Friend/family sup- port for physical activity and exercise was found to contrib- ute significantly to the change in variance in commitment scores, β = .44, t(122) = 5.84, p < .001, indicating that increased friend/family support was associated with increased commitment. Normative beliefs did not contribute to the overall variance over and above the other variables entered into the analysis.
Perceived benefits, perceived barriers, and perceived self-efficacy related to physical activity and exercise were entered in the third step of the regression analysis. This set of variables accounted for a significant amount of variance in physical activity and exercise participation scores, after controlling for the effect of individual characteristics, nor- mative beliefs, and interpersonal support, R = .65, R2 = .42, ΔR2 = .14, F(3, 118) = 9.19, p < .001. An examination of the standardized partial regression coefficients revealed that perceived benefits increased commitment to a plan of action for physical activity, β = .18, t(119) = 2.16, p < .05. Similarly, perceived self-efficacy contributed significantly to explaining variance in commitment, β = .34, t(119) = 3.37, p < .05,
Downloaded from rcb.sagepub.com at Chulalongkorn University on October 21, 2015
42
Rehabilitation Counseling Bulletin 56(1)
indicating that increased self-efficacy for physical activity was associated with greater commitment to a plan of action for physical activity. Perceived barriers did not contribute to the overall variance over and above the other variables entered into the analysis.
The control beliefs variable was added in the final step of the regression analysis. After controlling for the individual characteristics and behavior-related cognition variables, control beliefs did not account for an increase in the variance of commitment, R = .65, R2 = .42, ΔR2 = .01, F(1, 117) = 1.17, p = .28. The final regression model accounted for 42% of the variance in commitment to a plan for physical activity and exercise and is considered a large effect size (Cohen, 1988, 1992). Controlling for all other factors, friend/family support (β = .40), perceived benefits (β = .17), and perceived self-efficacy for physical activity and exercise (β = .35) were found to be significant predictors of commitment to a plan of action for physical activity/ exercise in persons with SCI.
Discussion
This is the first study to evaluate Pender’s HPM for physical activity and exercise with a sample of adults with SCI. The primary analysis, which used physical activity and exercise participation as the outcome variable, and the secondary analysis, which used commitment to a plan for physical activity and exercise, provide support for the use of Pender’s HPM in designing physical activity and exercise interventions for people with SCI. Secondary conditions often increase the functional limitations for individuals with disabilities, yet good health and physical stamina are important to obtaining and retaining employment and par- ticipating in other key life activities. The significant predic- tor HPM variables in this study can be used to design and validate future health promotion behavioral intervention programs for people with SCI in vocational rehabilitation.
In this study, the predictor variables of Pender’s HPM were divided into four sets (individual characteristics and experiences, interpersonal/situational influences, behavior-specific cognition, and control beliefs and commitment to a plan of action), aligning with the components of the model. Overall, the final model accounted for 41% of the variance in physical activity/exercise participation, which is consid- ered a large effect size and provides good support for the use of Pender’s HPM in predicting physical activity/exer- cise participation for people with SCI. Preinjury physical activity/exercise level, severity of SCI, and commitment to a plan of action were significant individual predictors of the physical activity/exercise participation.
HRA was conducted with physical activity/exercise partici- pation as the dependent variable and four sets of HPM predictors entered in sequential steps: (a) individual characteristics (preinjury physical activity level and functional limitations); (b) interpersonal influences (normative beliefs and social support factors); (c) behavior-specific cognitions (physical activity and exercise self-efficacy, perceived ben- efits/outcome expectancies, and perceived barriers); and (d) control beliefs and commitment to a plan of action. The correlations among the dependent variable and the predic- tor variables ranged from small to medium, and the correlation matrix for all variables is presented in Table 1.
Results of the HRA, including values of change in R2 (ΔR2), along with unstandardized regression coefficients (B), standard errors (SE B), and standardized coefficients (β), for the predictor variables at each step and in the final model are presented in Table 2.
In the first step of the regression analysis, individual char- acteristics and experience variables (preinjury physical activity level and severity of SCI) were entered. This set of variables accounted for a significant amount of variance in physical activity/exercise participation scores, R = .37, R2 = .14, F(2, 123) = 9.67, p < .001. Examining the standardized partial regression coefficients, preinjury activity was found to significantly contribute to the change in variance in post injury physical activity/exercise participation scores, with β = .17, t(124) = 2.03, p < .05. This result indicates that preinjury activity level was positively associated with postinjury physical activity/exercise participation. Severity of SCI also contributed significantly to the change in variance in physical activity/exercise participation scores, with β = −.32, t(124) = −3.80, p < .001. However, this relationship between severity and activity was negative, indicating that higher level of functional limitations was associated with lower level of postinjury physical activity and exercise participation.
Interpersonal influence variables (normative beliefs and family/friend support for exercise) were entered in the second step of the regression analysis. The addition of these variables did account for a significant increase in variance of physical activity/exercise participation beyond that explained by the previous sets of predictors, R = .43, R2 = .18, ΔR2 = .05, F(2, 121) = 3.32, p < .05. However, in examining the standardized partial regression coefficients for normative beliefs and interpersonal support, neither was found to independently contribute to the change in variance in physical activity/exercise participation scores.
Perceived benefits, barriers, and self-efficacy were entered in the third step of the regression analysis. These action plan was associated with greater physical activity and exercise participation. In the final model, preinjury physical activity remained a significant contributor to the variance in physical activity/exercise participation, β = .17, t(124) = 2.18, p < .01. Severity of SCI also remained a sig-nificant predictor of physical activity/exercise participation, β = −.20, t(124) = −2.41, p < .05.
The final regression model accounted for 41% of the variance in physical activity/exercise participation. According to Cohen’s standards for the behavioral sciences research, this is considered a large effect size (Cohen, 1988). Controlling for all other factors, preinjury physical activity level, severity of SCI, and commitment to a plan of action were found to be significant predictors of physical activity/exercise participation in persons with SCI. Preinjury physical activity level and commitment to a plan ofactionwerepositivelyassociatedwithphysicalactivity and exercise participation, and severity of SCI was negatively related to physical activity/exercise participation. Controlling for all other factors in the model, commitment to a plan of action was the strongest predictor of physical activity/exercise participation.
Because the commitment to a plan of action for physical activity can be considered a behavioral outcome and a modifiable determinant of health promoting behavior in Pender’s HPM, a logical follow-up analysis would be useful to determine whether individual characteristics and experiences, interpersonal influences, control beliefs, and behavior-specific cognitions can predict commitment to a plan of action. This secondary analysis can provide useful information on motivating people with SCI to make the commitment to a plan of action for physical activity participation, which in turn predicts exercise and physical
activity participation. The HRA results of this secondary analysis are presented in Table 3.
In the first step of this HRA with commitment to a plan of action as the dependent variable, preinjury physical activity level and severity of SCI were entered as demographic covariates. This set of variables did not account for a significant amount of variance in commitment scores.
Normative beliefs and friend/family support for exercise were entered in the second step of the regression analysis. These variables accounted for an increase in the variance of commitment after controlling for the effect of preinjury physical activity level and severity of SCI, R = .53, R2 = .28, ΔR2 = .28, F(2, 121) = 23.31, p < .001. Friend/family sup- port for physical activity and exercise was found to contrib- ute significantly to the change in variance in commitment scores, β = .44, t(122) = 5.84, p < .001, indicating that increased friend/family support was associated with increased commitment. Normative beliefs did not contribute to the overall variance over and above the other variables entered into the analysis.
Perceived benefits, perceived barriers, and perceived self-efficacy related to physical activity and exercise were entered in the third step of the regression analysis. This set of variables accounted for a significant amount of variance in physical activity and exercise participation scores, after controlling for the effect of individual characteristics, nor- mative beliefs, and interpersonal support, R = .65, R2 = .42, ΔR2 = .14, F(3, 118) = 9.19, p < .001. An examination of the standardized partial regression coefficients revealed that perceived benefits increased commitment to a plan of action for physical activity, β = .18, t(119) = 2.16, p < .05. Similarly, perceived self-efficacy contributed significantly to explaining variance in commitment, β = .34, t(119) = 3.37, p < .05,
Downloaded from rcb.sagepub.com at Chulalongkorn University on October 21, 2015
42
Rehabilitation Counseling Bulletin 56(1)
indicating that increased self-efficacy for physical activity was associated with greater commitment to a plan of action for physical activity. Perceived barriers did not contribute to the overall variance over and above the other variables entered into the analysis.
The control beliefs variable was added in the final step of the regression analysis. After controlling for the individual characteristics and behavior-related cognition variables, control beliefs did not account for an increase in the variance of commitment, R = .65, R2 = .42, ΔR2 = .01, F(1, 117) = 1.17, p = .28. The final regression model accounted for 42% of the variance in commitment to a plan for physical activity and exercise and is considered a large effect size (Cohen, 1988, 1992). Controlling for all other factors, friend/family support (β = .40), perceived benefits (β = .17), and perceived self-efficacy for physical activity and exercise (β = .35) were found to be significant predictors of commitment to a plan of action for physical activity/ exercise in persons with SCI.
Discussion
This is the first study to evaluate Pender’s HPM for physical activity and exercise with a sample of adults with SCI. The primary analysis, which used physical activity and exercise participation as the outcome variable, and the secondary analysis, which used commitment to a plan for physical activity and exercise, provide support for the use of Pender’s HPM in designing physical activity and exercise interventions for people with SCI. Secondary conditions often increase the functional limitations for individuals with disabilities, yet good health and physical stamina are important to obtaining and retaining employment and par- ticipating in other key life activities. The significant predic- tor HPM variables in this study can be used to design and validate future health promotion behavioral intervention programs for people with SCI in vocational rehabilitation.
In this study, the predictor variables of Pender’s HPM were divided into four sets (individual characteristics and experiences, interpersonal/situational influences, behavior-specific cognition, and control beliefs and commitment to a plan of action), aligning with the components of the model. Overall, the final model accounted for 41% of the variance in physical activity/exercise participation, which is consid- ered a large effect size and provides good support for the use of Pender’s HPM in predicting physical activity/exer- cise participation for people with SCI. Preinjury physical activity/exercise level, severity of SCI, and commitment to a plan of action were significant individual predictors of the physical activity/exercise participation.
0/5000
ผลลัพธ์HRA ได้ดำเนินการกับกิจกรรม/กาย partici-pation เป็นตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับและ predictors HPM ป้อนในขั้นตอนลำดับสี่ชุด: (a) แต่ละลักษณะ (preinjury กิจกรรมทางกายภาพข้อจำกัดระดับ และการทำงาน); (ข) อิทธิพลมนุษยสัมพันธ์ (normative ความเชื่อและการสนับสนุนทางสังคมปัจจัย); (ค) ลักษณะการทำงานเฉพาะ cognitions (ทางกายภาพกิจกรรมและออกกำลังกาย ประสิทธิภาพตนเอง รับรู้เบน-efits/ผล expectancies และการรับรู้อุปสรรค); และควบคุม (d) ความเชื่อและความมุ่งมั่นกับแผนการดำเนินการ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรขึ้นอยู่กับและตัวแปร predic ต.อยู่ในช่วงจากเล็กปานกลาง และเมทริกซ์ความสัมพันธ์สำหรับตัวแปรทั้งหมดจะแสดงในตารางที่ 1ผลลัพธ์ของ HRA รวมถึงค่าการเปลี่ยนแปลงใน R2 (ΔR2), ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยในรูป (B), ข้อผิดพลาดมาตรฐาน (SE B), และสัมประสิทธิ์มาตรฐาน (β), จำนวนประตูที่ตัวแปร ในแต่ละขั้นตอน และรูปแบบสุดท้ายจะแสดงในตารางที่ 2In the first step of the regression analysis, individual char- acteristics and experience variables (preinjury physical activity level and severity of SCI) were entered. This set of variables accounted for a significant amount of variance in physical activity/exercise participation scores, R = .37, R2 = .14, F(2, 123) = 9.67, p < .001. Examining the standardized partial regression coefficients, preinjury activity was found to significantly contribute to the change in variance in post injury physical activity/exercise participation scores, with β = .17, t(124) = 2.03, p < .05. This result indicates that preinjury activity level was positively associated with postinjury physical activity/exercise participation. Severity of SCI also contributed significantly to the change in variance in physical activity/exercise participation scores, with β = −.32, t(124) = −3.80, p < .001. However, this relationship between severity and activity was negative, indicating that higher level of functional limitations was associated with lower level of postinjury physical activity and exercise participation.ตัวแปรอิทธิพลของมนุษยสัมพันธ์ (ความเชื่อ normative และครอบครัว/เพื่อนสนับสนุนการออกกำลังกาย) ถูกป้อนในขั้นตอนสองของการวิเคราะห์ถดถอย การเพิ่มตัวแปรเหล่านี้ไม่ได้บัญชีสำหรับการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในผลต่างของการเข้าร่วมกิจกรรม/กายนอกเหนือจากที่อธิบาย โดยชุดก่อนหน้าของ predictors, R =.43, R2 =.18, ΔR2 =.05, F (2, 121) = 3.32, p < .05 อย่างไรก็ตาม ในการตรวจสอบค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยบางส่วนมาตรฐานความเชื่อ normative และมนุษยสัมพันธ์สนับสนุน ไม่พบจะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงอิสระในผลต่างของคะแนนการมีส่วนร่วมกิจกรรม/กายรับรู้ประโยชน์ อุปสรรค และ ประสิทธิภาพตนเองถูกป้อนในขั้นตอนสามการวิเคราะห์ถดถอย แผนการดำเนินการเหล่านี้ถูกเชื่อมโยงกับค่าทางกายภาพกิจกรรมและออกกำลังกายร่วม ในรุ่นสุดท้าย กิจกรรมทางกายภาพ preinjury ยังคง ผู้บริจาคสำคัญผลต่างในการเข้าร่วมกิจกรรม/กาย β =.17, t(124) = 2.18, p < .01 ความรุนแรงของวิทยาศาสตร์วิศวกรรมยังยังคง predictor sig nificant ของการเข้าร่วมกิจกรรม/กาย β = −.20, t(124) = −2.41, p < .05แบบจำลองถดถอยที่สุดท้ายคิดเป็น 41% ของผลต่างในการเข้าร่วมกิจกรรม/กาย ตามมาตรฐานของโคเฮนในการวิจัยพฤติกรรมศาสตร์ นี้จะถือว่ามีขนาดผลใหญ่ (โคเฮน 1988) การควบคุมสำหรับปัจจัยอื่น ๆ ระดับกิจกรรมทางกายภาพ preinjury ความรุนแรงของวิทยาศาสตร์วิศวกรรม และความมุ่งมั่นกับแผนการดำเนินการพบจะ predictors สำคัญของการเข้าร่วมกิจกรรม/กายในคนระดับกิจกรรมทางกายภาพ SCI. Preinjury และผูกพันต่อแผน ofactionwerepositivelyassociatedwithphysicalactivity และออกกำลังกายเข้าร่วม และส่งได้ที่เกี่ยวข้องกับความรุนแรงของวิทยาศาสตร์วิศวกรรมการมีส่วนร่วมกิจกรรม/กาย การควบคุมสำหรับปัจจัยอื่น ๆ ทั้งหมดในรูปแบบ มั่นกับแผนการดำเนินการมีจำนวนประตูที่แข็งแกร่งของการเข้าร่วมกิจกรรม/กายเนื่องจากสามารถถือมั่นกับแผนการดำเนินการสำหรับกิจกรรมทางกายภาพผลพฤติกรรมและดีเทอร์มิแนนต์สามารถปรับเปลี่ยนสุขภาพส่งเสริมการทำงานของ Pender HPM การวิเคราะห์ติดตามผลทางตรรกะจะใช้เพื่อกำหนดว่า แต่ละลักษณะและประสบการณ์ มนุษยสัมพันธ์มีผล ต่อ ควบคุมความเชื่อ และพฤติกรรมเฉพาะ cognitions สามารถทำนายมั่นกับแผนการดำเนินการ วิเคราะห์รองนี้สามารถให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในการจูงใจคนด้วยวิทยาศาสตร์วิศวกรรมให้กับแผนการดำเนินการสำหรับการเข้าร่วมกิจกรรมทางกายภาพ การทำนายจะออกกำลังกายและกายภาพactivity participation. The HRA results of this secondary analysis are presented in Table 3.In the first step of this HRA with commitment to a plan of action as the dependent variable, preinjury physical activity level and severity of SCI were entered as demographic covariates. This set of variables did not account for a significant amount of variance in commitment scores.Normative beliefs and friend/family support for exercise were entered in the second step of the regression analysis. These variables accounted for an increase in the variance of commitment after controlling for the effect of preinjury physical activity level and severity of SCI, R = .53, R2 = .28, ΔR2 = .28, F(2, 121) = 23.31, p < .001. Friend/family sup- port for physical activity and exercise was found to contrib- ute significantly to the change in variance in commitment scores, β = .44, t(122) = 5.84, p < .001, indicating that increased friend/family support was associated with increased commitment. Normative beliefs did not contribute to the overall variance over and above the other variables entered into the analysis.ประโยชน์การรับรู้ รับรู้อุปสรรค และรับรู้ตนเองประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับการออกกำลังกายและกิจกรรมทางกายภาพถูกป้อนในขั้นตอนสามการวิเคราะห์ถดถอย ชุดนี้คิดเป็นจำนวนผลต่างในทางกายภาพกิจกรรมและออกกำลังกายเข้าร่วมคะแนน จากการควบคุมในลักษณะแต่ละลักษณะ ความสำคัญของตัวแปร หรือ -mative ความเชื่อ และมนุษยสัมพันธ์สนับสนุน R =.65, R2 =.42, ΔR2 =.14, F (3, 118) 9.19, p = < .001 การตรวจสอบค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยบางส่วนมาตรฐานเปิดเผยว่า ผลประโยชน์ที่รับรู้เพิ่มขึ้นมั่นกับแผนการดำเนินการสำหรับกิจกรรมทางกายภาพ β =.18, t(119) = 2.16, p < .05 ในทำนองเดียวกัน ประสิทธิภาพตนเองรับรู้ส่วนมากอธิบายความแปรปรวนในความมุ่งมั่น β =.34, t(119) = 3.37, p < .05ดาวน์โหลดจาก rcb.sagepub.com ของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยเมื่อ 21 ตุลาคม 201542ให้คำปรึกษา 56(1) นการฟื้นฟูระบุว่า เพิ่มเองประสิทธิภาพสำหรับกิจกรรมทางกายภาพเกี่ยวข้องมากขึ้นกับแผนการดำเนินการสำหรับกิจกรรมทางกายภาพ รับรู้อุปสรรคไม่ร่วม over and above ตัวแปรอื่น ๆ ที่ป้อนเข้าไปในการวิเคราะห์ความแปรปรวนโดยรวมมีเพิ่มตัวแปรความเชื่อการควบคุมในขั้นตอนสุดท้ายของการวิเคราะห์ถดถอย หลังจากการควบคุมแต่ละลักษณะและตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมประชาน ควบคุมความเชื่อไม่ใช่แอคเคาท์สำหรับเพิ่มผลต่างของความมุ่งมั่น R =.65, R2 =.42, ΔR2 =.01, F (1, 117) =ความ 1.17, p =.28 แบบจำลองถดถอยที่สุดท้ายคิดเป็น 42% ของความแปรปรวนในการมุ่งมั่นที่จะวางแผนสำหรับกิจกรรมทางกายภาพและการออกกำลังกาย และถือว่ามีขนาดผลใหญ่ (โคเฮน 1988, 1992) การควบคุมสำหรับปัจจัยอื่น ๆ ทั้งหมด การสนับสนุนเพื่อน/ครอบครัว (β =.40), มองเห็นประโยชน์ (β =.17), และประสิทธิภาพตนเองสำหรับกิจกรรมทางกายภาพและการออกกำลังกายการรับรู้ (β =.35) พบเป็น predictors สำคัญของความมุ่งมั่นกับแผนการดำเนินการสำหรับกิจกรรมทางกายภาพ /ออกกำลังกายในคน SCI.สนทนาThis is the first study to evaluate Pender’s HPM for physical activity and exercise with a sample of adults with SCI. The primary analysis, which used physical activity and exercise participation as the outcome variable, and the secondary analysis, which used commitment to a plan for physical activity and exercise, provide support for the use of Pender’s HPM in designing physical activity and exercise interventions for people with SCI. Secondary conditions often increase the functional limitations for individuals with disabilities, yet good health and physical stamina are important to obtaining and retaining employment and par- ticipating in other key life activities. The significant predic- tor HPM variables in this study can be used to design and validate future health promotion behavioral intervention programs for people with SCI in vocational rehabilitation.In this study, the predictor variables of Pender’s HPM were divided into four sets (individual characteristics and experiences, interpersonal/situational influences, behavior-specific cognition, and control beliefs and commitment to a plan of action), aligning with the components of the model. Overall, the final model accounted for 41% of the variance in physical activity/exercise participation, which is consid- ered a large effect size and provides good support for the use of Pender’s HPM in predicting physical activity/exer- cise participation for people with SCI. Preinjury physical activity/exercise level, severity of SCI, and commitment to a plan of action were significant individual predictors of the physical activity/exercise participation.
การแปล กรุณารอสักครู่..
เกมผล
ดำเนินการกับการออกกำลังกาย / การออกกำลังกายดังนี้หวังเป็นตัวแปรตามและสี่ชุด hpm ตัวป้อนในขั้นตอนลำดับ คือ ( 1 ) ลักษณะส่วนบุคคล ( preinjury ทางกายภาพระดับกิจกรรมและข้อจำกัดการทำงาน ) ; ( b ) อิทธิพลระหว่างบุคคล ( การคล้อยตามกลุ่มอ้างอิงและปัจจัยทางสังคมที่สนับสนุน )( ค ) ( เฉพาะความคิดพฤติกรรมและกิจกรรมทางกาย การออกกำลังกาย การรับรู้ตนเอง เบน - efits / ผลความคาดหวัง และการรับรู้อุปสรรค ) ; และ ( d ) ความเชื่อในการควบคุมและความมุ่งมั่นในแผนของ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปร TOR predic - ตั้งแต่ขนาดเล็กถึงกลาง และเมทริกซ์สหสัมพันธ์ในตัวแปรทั้งหมดที่แสดงในตารางที่ 1 .
ผลของเกม รวมถึงค่าเปลี่ยน R2 ( Δ R2 ) พร้อมกับ unstandardized สัมประสิทธิ์ถดถอย ( B ) , ข้อผิดพลาดมาตรฐาน ( SE ) , B ) และมาตรฐาน ( บีตา ) สำหรับตัวแปรตัวแปรในแต่ละขั้นตอน และรูปแบบสุดท้ายจะแสดงในตารางที่ 2 .
ในขั้นตอนแรกของ การวิเคราะห์การถดถอยชาร์ - acteristics และประสบการณ์แต่ละตัวแปร ( preinjury กิจกรรมทางกายกับระดับความรุนแรงของ SCI ) ถูกป้อน ชุดของตัวแปรนี้คิดเป็นจำนวนเงินที่สำคัญของความแปรปรวนในการมีส่วนร่วมกิจกรรม / การออกกำลังกายทางกายภาพคะแนน , r = . 37 , R2 = 14 , F ( 2 , 123 ) = 9.67 , p < . 001 . การตรวจสอบมาตรฐานสัมประสิทธิ์ถดถอยบางส่วน ,กิจกรรม preinjury พบอย่างมีส่วนร่วมเพื่อการเปลี่ยนแปลงในความแปรปรวนในการโพสต์การบาดเจ็บทางกายภาพกิจกรรม / การออกกำลังกายคะแนนการมีส่วนร่วมกับบีตา = . 17 , T ( 124 ) = 2.03 , p < . 05 ผลที่ได้นี้แสดงว่า preinjury มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการมีส่วนร่วมในกิจกรรมระดับ postinjury ทางกายภาพกิจกรรม / การออกกำลังกาย
ดำเนินการกับการออกกำลังกาย / การออกกำลังกายดังนี้หวังเป็นตัวแปรตามและสี่ชุด hpm ตัวป้อนในขั้นตอนลำดับ คือ ( 1 ) ลักษณะส่วนบุคคล ( preinjury ทางกายภาพระดับกิจกรรมและข้อจำกัดการทำงาน ) ; ( b ) อิทธิพลระหว่างบุคคล ( การคล้อยตามกลุ่มอ้างอิงและปัจจัยทางสังคมที่สนับสนุน )( ค ) ( เฉพาะความคิดพฤติกรรมและกิจกรรมทางกาย การออกกำลังกาย การรับรู้ตนเอง เบน - efits / ผลความคาดหวัง และการรับรู้อุปสรรค ) ; และ ( d ) ความเชื่อในการควบคุมและความมุ่งมั่นในแผนของ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปร TOR predic - ตั้งแต่ขนาดเล็กถึงกลาง และเมทริกซ์สหสัมพันธ์ในตัวแปรทั้งหมดที่แสดงในตารางที่ 1 .
ผลของเกม รวมถึงค่าเปลี่ยน R2 ( Δ R2 ) พร้อมกับ unstandardized สัมประสิทธิ์ถดถอย ( B ) , ข้อผิดพลาดมาตรฐาน ( SE ) , B ) และมาตรฐาน ( บีตา ) สำหรับตัวแปรตัวแปรในแต่ละขั้นตอน และรูปแบบสุดท้ายจะแสดงในตารางที่ 2 .
ในขั้นตอนแรกของ การวิเคราะห์การถดถอยชาร์ - acteristics และประสบการณ์แต่ละตัวแปร ( preinjury กิจกรรมทางกายกับระดับความรุนแรงของ SCI ) ถูกป้อน ชุดของตัวแปรนี้คิดเป็นจำนวนเงินที่สำคัญของความแปรปรวนในการมีส่วนร่วมกิจกรรม / การออกกำลังกายทางกายภาพคะแนน , r = . 37 , R2 = 14 , F ( 2 , 123 ) = 9.67 , p < . 001 . การตรวจสอบมาตรฐานสัมประสิทธิ์ถดถอยบางส่วน ,กิจกรรม preinjury พบอย่างมีส่วนร่วมเพื่อการเปลี่ยนแปลงในความแปรปรวนในการโพสต์การบาดเจ็บทางกายภาพกิจกรรม / การออกกำลังกายคะแนนการมีส่วนร่วมกับบีตา = . 17 , T ( 124 ) = 2.03 , p < . 05 ผลที่ได้นี้แสดงว่า preinjury มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการมีส่วนร่วมในกิจกรรมระดับ postinjury ทางกายภาพกิจกรรม / การออกกำลังกาย
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- I can't live without ui, my little boo
- The roughest days always the ones that s
- The Mac Pro isn't for everybody, and not
- Today, I and my daughter out to eat Shab
- This could be overcome by employing dry
- Thailand is divided into four topographi
- บาร์
- To achieve this objective, cross-section
- statements
- Equality is one of the most basic story
- need to use 32
- ฉันปวดฟัน
- คิมปุตอง
- In this section, we give the details on
- พระราชบัญญัติ
- These tools can also serve for integrati
- Single
- In this section, we give the details on
- 汽车
- ที่จะ
- humanities
- The roughest days always the ones that s
- Should be all done now
- Today, I and my daughter out to eat Shab
