大学生健康内控点与积极的健康结果和行为的相关性研究外文翻译资料

大学生健康内控点与积极的健康结果和行为的相关性研究

Self-efficacy and Social Support Mediate the Relationship Between Internal Health Locus of Control and Health Behaviors in College Students

摘要：背景：健康内控点与积极的健康结果和行为有关联。了解这种关系的机制是设计和实施有效的健康行为干预计划的关键。目的：目的是检验自我效能和社会支持是否能调解大学生健康状况控制和健康行为如身体活动、水果和蔬菜摄入、膳食脂肪摄入等之间的关系。方法：八美国东南部2所公立大学的838名学生完成了在线调查。包括健康控制点，身体活动，水果和蔬菜摄入、膳食脂肪，以及这些行为的自我效能合社会支持。时间是从2013年7月至9月。调解是用系数乘积的方法进行测验的。结果：自我效能和社会支持调解健康控制点与身体活动行为、果实蔬菜摄入的关系。只有自我效能是膳食脂肪摄入的调解者。讨论：健康内控点对健康行为产生影响，至少部分地，通过自我效能和社会支持产生影响。转化成健康教育实践：通过了解自我效能和社会支持的作用，从业者可以发展和实施旨在改善健康行为控制点的干预措施。

背景：

美国大学健康协会报告显示，大学生中普遍存在肥胖（34.1％）和身体活动不足（47.4％）。 典型的是大学生消耗大量的脂肪和钠，糖，快餐和少量的健康食品。 超重的青少年有成为超重成人的可能性增加，即使在大学生中，肥胖也与许多健康问题有关。

健康控制点

健康控制点是指有多少人认为他们在控制他们当前和未来的健康，还可以被测量为高内控点或高外控点。 具有高健康内控点（ILOC）的个体认为他们能控制他们的健康结果，高ILOC已被证明可以预测更好的健康结果，如过度饮酒率和吸烟率较低。此外，高ILOC 与更好的饮食习惯和如对于疾病如乳腺癌和艾滋病毒/艾滋病的风险控制能力有更强的信念。具有高健康外控点（ELOC）的人认为他们几乎不能影响他们的健康结果，并且已被证明不太可能参与预防行为。 具有较高健康外控点ELOC的大学生更有可能具有更高的压力水平，同一人口中更高的压力水平与更多的负面健康行为相关。

调解者的效应

调节者是一个变量，它考虑了预测变量和标准之间的关系，可以帮助解释自变量如何影响因变量的机制。 Baron和Kenny的工作在调解和健康行为领域是最常引用的; 然而，其他方法已经有所增长。 在当前的调解分析中，已经注意到，即使当自变量与因变量没有显着相关时，也可能发生显着的中介效应。

健康行为的调解者

一个合乎逻辑的下一个可以推进ILOC文献的问题是：ILOC如何与更好的健康实践和更好的健康结果相联系？ 高ILOC已显示与参与健康行为正相关，了解这种关系的机制可能有助于确定可能从某些目标调解者中获益的群体。 我们认为ILOC和健康行为（如身体活动（PA）和饮食习惯）之间的关系可以通过自我效能和社会支持来调解。

Bandura从他的社会学习的发展理论中的控制点中得出了概念，他将自我效能定义为个人对他或她在特定情况下获得成功的能力的信念。有证据表明自我效能和控制点是严格基于个人信念的力量相关的。

社会支持可以对健康结果产生强有力的影响，与不同社交网络交互的个人比社会社交类型少的人活得更长。参与一个更加多样化的社会网络影响个人对照顾自己和健康促进行为的动机。 报告称获得更多社会支持的人也可以更多地获得对健康行为的支持，并且如果人们感觉在更好地控制自己的健康，这种趋势可以实现。

事实上，在干预研究的背景下，自我效能和社会支持都被证明是PA和水果和蔬菜摄入（FVI）的调解者，研究人员呼吁对PA和膳食结果进行未来的调解研究。

目的

这项研究的目的是验证在大学生中自我效能和社会支持是否能调节ILOC和3种健康行为（PA，FVI和膳食脂肪消耗（％FAT））之间的关系。

方法

步骤

本研究使用来自2所美国东南的大学的志愿者样本的互联网调查，从2013年7月到2013年8月。调查包括14个不同的量表，共106个条目。完成调查的时间为20-30分钟。 研究获得每个大学的机构审查委员会的批准，参与者在调查开始时获得了方法和任何潜问题的书面声明，如果他们同意参加研究，则指导他们完成调查。

参与者

通过以下方法招募参与者进行本研究：学生列表服务器，传单，以及课堂和组织中的公告。 希望参与者通过这些电子邮件，传单和讲义中的链接完成了调查。 用于任何分析的样本包括838名学生（见表1）。大多数样本是女性（n = 614; 73.4％）和白人（n = 543; 64.1％）或黑人/非裔美国人（n = 195; 23.0％）。

操作

本研究的所有评估都通过在线调查工具SurveyMonkey进行。

人口统计学信息通过美国大学健康协会-国家大学健康评估II：年龄，性别，身高和体重，入学年份，入学身份，种族/族裔，婚姻状况和校内住宿的问题进行评估。

ILOC用来自多维健康控制点（MHLC）量表的6项子量表进行测量。ILOC条目的示例包括以下：“我直接对我的健康负责”和“如果我生病了，我有能力使我自己再次恢复健康“。对于这项研究，采用了MHLC的B表格。子量表中的条目显示了内部（a = 0.70），偶然性（a = 0.64）和有力的其他部分（a = 0.69）的内部高度的一致性。 对于这项研究，只有ILOC分数用于分析（6项）。 ILOC的所有条目总计为总分，评分范围为6至36，较高的分数显示较高的ILOC。 MHLC的相似可靠性为a=0.64-0.78，以及强有力的并发，构造和判别有效性。

使用国际体育活动问卷（IPAQ）简表测量PA。 参与者被要求回忆在过去7天他们完成了有活力的，中度，步行或坐着的活动的天数（频率），以及他们通常做每种活动花费的时间（持续时间）。 通过下式计算代谢当量（MET）分钟（min）/周：总MET(分钟/周)= [步行 METs (3.3) * min * days] [中度 METs (4.0) * min * days] [有活力METs (8.0) * min* days]. IPAQ的有效性标准已表明。 对于每个强度级别超过240分钟的每日活动值被认为是异常值并且设定为缺失。

％FAT是使用美国国家癌症研究所的17项快速食品扫描测量的。参与者被要求记录在过去12个月内消耗15种食物的频率，从从不（0）到2或每天很多次（7）。 国家癌症研究所评分算法用于将分数转换为来自脂肪的卡路里百分比的估计。 本研究的内部一致性显示为a = 0.70，与以前的研究相比，也确立了可接受的有效性。高于60％的膳食脂肪的百分比被认为是异常值，并设置为缺失值。

FVI是通过先前使用的2个条目测量的，“你每天通常吃多少份水果？”和“你每天通常吃多少份蔬菜？”两个条目的有效性（r = 0.35）和可靠性测量已经通过比较自我报告得分与血清类胡萝卜素水平建立。平均每天消耗的蔬菜和水果的份量的分数通过添加的2个条目来导出。 超过10分被认为是异常值，并设置为缺失。

使用一个有5个条目的量表来评估PA自我效能。 参与者表示，他们有信心在面临通常的障碍保持积极态度。 对每个条目通过李克特量表来回答，并且变化是从非常有信心（1）到非常自信（7），并且总和计为总分，总分变化范围是5到35。更高的分数指示在参与PA时有更高的自我效能。在这项研究中，这个量表显示高可靠性（a = 0.89），这与以前的研究相当。

PA社会支持用一个具有9个条目的量表来评估。 参与者记录他们获得来自家庭和朋友的支持去进行身体活动的频率。为了这项研究，原始量表被修改为家庭和朋友放在一起评价，而不是分开。 每个条目都用Likert量表来回答，范围从从不/很少（1）到非常经常（5）。所有条目总计为总分，范围是9到45。更高的分数表示更高的对于PA的社会支持。 对于这项研究，这个量表显示很高的内部一致性a=0.93，这与以前的研究相似，并且这个量表已在成人人群中得到有效性验证。

膳食自我效能测量有两个量表：FVI的自我效能（6个条目）和消费低脂肪食物的自我效能（5个条目）。参与者表示他们有信心在面临通常的障碍时会选择低脂肪食物。用李克特量表来回答，范围从没有信心（1）到非常自信（5），并且个体的量表总计为总分，其范围为5至30，用于FVI的自我效能，消耗低脂食物自我效能的份数变化范围是5到25。 较高的分数表明较大的自我效能。 本研究的FVI的自我效能（a = .86）和低脂肪食物的自我效能（a = 0.89）的内在一致性是可以接受的，并且类似于以前报道的。

膳食社会支持消费健康食品的测量用的是一个有6个条目的量表。参与者报告他们接受家人和朋友的支持来选择健康食物的频率。以Likert量表回答，范围从几乎从不（1）到几乎总是（5），并且总和为总分，其范围是6到30。较高的分数表明更高的社会支持。 在这项研究中，这个量表的内部一致性是a=0.86，类似于以前的报告。

数据分析

社会科学统计包（SPSS; v.22，Armonk，NY）用于所有统计分析。初始分析是描述变量并检查分布的正态性。

用系数乘积的方法测试调解。首先，进行单独的回归分析以便从独立变量X（ILOC）预测每个因变量Y（PA，％FAT或FVI），其指示独立变量和因变量之间的关联的强度。其次，进行回归分析以从自变量X（ILOC）预测每个调节者M（社会支持，自我效能）。这些模型的结果提供了a路径的系数，其是用于自变量和调解者之间的关系的路径系数。第三，执行回归分析以自变量X和调解者M来预测每个因变量Y。该模型的结果提供了b路径的系数，其表示调节者和因变量之间的关系，控制为自变量。然后通过将a乘以b（其表示间接或介导的效应）并基于使用PRODCLIN程序的产物的分布构建不对称置信限制来确定系数的乘积。不包括零的置信区间被认为是统计学显著的。这些提到的关系如表1所示。为了减少混杂变量或协变量的影响，所有模型分析控制了年龄，身体质量指数，种族，性别，生活安排（在校园或校外），在学校，在学校一年。

首先测试单个调解者模型。 然后使用多调解者模型来（1）检测在单调解者模型中的有统计学意义的变量的独立效应和（2）检测在单调解者模型中抑制效应。 最后，通过以下等式计算每个显著调解者在总效应中的百分比：ab /（ab c），其中c是自变量对因变量的直接效应。

结果

一开始调查的有1055人，208人被排除在外。 有十七个年龄在18岁以下的人，11个人不属于两所院校的任何一所。181个人具有大量的缺失数据（0.20％）。 由于排除了特定结果的离群值（如前所述），因此每个因变量的样本量不同。 表1描述了样本特征，表2描述了因变量、自变量和调解变量的样本值。

身体活动的调解者

表3显示研究中所有变量的相互关系，包括自变量，因变量和调解者，根据年龄，身体质量指数，种族，性别，生活安排（在校园或校外），在学校和在学校年时间进行调整。 表4显示了 PA的调解的检测的a和b系数（a和b路径），它们的标准误差，ab估计和非对称置信限。

自我效能

在步骤1中，ILOC（X）与PA显著和正相关（Y; P = 0.007）。 在步骤2中，ILOC（X）与PA的自我效能显著和正相关（M; Plt;0.0001）。 在步骤3中，在控制ILOC（X; Plt;0.0001）后，PA（M）的自我效能与PA（Y）显著且正相关。 系数ab的乘积的不对称置信限显示PA的自我效能可以调解单调解者模型中ILOC（X）和PA（Y）之间的关系。

社会支持

在第2步中，ILOC（X）与PA的社会支持显著正相关（M; P = 0.042）。 在步骤3中，对PA（M）的社会支持在控制ILOC（X; Plt;0.0001）后与PA（Y）是显著正相关的。 系数ab的乘积的不对称置信限度显示对于PA的社会支持调解了但调解者模型中ILOC（X）和PA（Y）之间的关系。

多调解者模型

在多调解者模型中，对PA的自我效能和社会支持仍然是显著的调解者，没有抑制的证据。PA的自我效能和社会支持调解ILOC和PA之间关系的总效应的48.7%和12.4％。

饮食习惯的调解者

表5显示了a和b系数（路径a和b），它们的标准误差，ab估计值和健康的影响的调解者不对称置信限。

自我效能

水果和蔬菜的摄入。水果和蔬菜摄入。在步骤1中，ILOC（X）与FVI显著且正相关（Y; P = 0.01）。 在步骤2中，ILOC（X）与FVI的自我效能显著且正相关（M; Plt;.0001）。 在步骤3中，在控制ILOC（X; Plt;0.0001）后，FVI（M）的自我效能与FVI（Y）显著且正相关。 系数ab的乘积的不对称置信限显示FVI的自我效能调解单一调解者模型中ILOC（X）和FVI（Y）之间的关系。

膳食脂肪摄入。 在步骤1中，ILOC（X）与％FAT（Y）没有显著相关。 在步骤2中，ILOC（X）与消耗低脂肪食物的自我效能显著正相关（M; P = 0.015）。 在步骤3中，在控制ILOC（X; Plt;0.0001）之后，低脂肪食物（M）的自我效能与％FAT（Y）显著且负相关

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