Article de recherche

Les associations entre les constructions du modèle multithéorique (MTM) et le changement des comportements de santé chez les étudiants universitaires : une revue systématique et une méta-analyse

DOI :

10.3791/69943

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5 décembre 2025

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1School of Public Health, Xinyu University

* These authors contributed equally

Dans cet article

Résumé

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Cette méta-analyse de 13 études (2 605 étudiants) quantifie les associations entre les constructs MTM et le changement de comportement en santé et identifie les facteurs clés spécifiques à chaque stade.

Résumé

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Cette étude vise à explorer le rôle du Modèle Multi-Théorique (MTM) dans le changement des comportements en santé chez les étudiants, à quantifier la force de l’association entre chaque construction MTM et ces changements, et à fournir des preuves empiriques pour concevoir des stratégies d’intervention spécifiques à chaque stade. Des bases de données telles que CNKI, Wanfang, PubMed, Web of Science, Scopus et Embase ont été consultées depuis leur création jusqu’en octobre 2024. Après que les études ont été examinées selon les critères d’inclusion et d’exclusion et que les données ont été extraites, une méta-analyse a été réalisée à l’aide du logiciel RevMan 5.4. La signification statistique a été fixée à P < 0,05. Treize études impliquant 2 605 participants ont été incluses. Au stade d’initiation, la confiance comportementale (BC) a montré l’association la plus forte avec le changement de comportement en santé (OR = 1,12). Au stade de maintien, la pratique pour le changement (PC) avait la plus forte association (OR=1,15), tandis que les changements dans l’environnement social (CSE) affichaient une grande stabilité (I²=0 %). Les concepts du Modèle Multi-Théorique (MTM) sont significativement associés au changement de comportement de santé chez les étudiants universitaires. Cette étude fournit des preuves quantitatives sur les associations spécifiques à chaque étape des constructions MTM, ce qui pourrait orienter la conception future d’interventions ciblées. Il recommande en outre de se concentrer sur la confiance comportementale (BC) pour l’initiation et la pratique du changement (PC), ainsi que sur les changements dans l’environnement social (CSE) pour le maintien afin d’améliorer l’adhésion.

Introduction

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Les étudiants universitaires, en tant que groupe central de jeunes adultes à fort potentiel éducatif, jouent un rôle central dans la promotion du progrès social mondial et du développementdurable 1. Ils traversent une période critique de développement physique et psychologique, et font face à des défis tels que la pression académique, l’adaptation sociale et la vie indépendante. Par conséquent, leur santé est de plus en plus influencée par leurs habitudes de vie et les environnements du campus2. Par exemple, une charge d’étude importante, des routines irrégulières, un manque d’exercice et une mauvaise gestion de soi entraînent souvent des problèmes de santé mentaleet physique 3. Un nombre croissant de preuves souligne les défis importants en matière de santé mentale auxquels sont confrontés les étudiants universitaires. Une méta-analyse à grande échelle a révélé des taux de prévalence combinés de 34 % pour la dépression et 32 % pour l’anxiété chez cegroupe démographique 4. Ces taux sont nettement plus élevés que ceux de la population générale, soulignant les pressions uniques de cette étape de vie, un schéma également visible en Asiede l’Est 5. Cette période de transition perturbe souvent les habitudes saines, rendant la promotion de comportements positifs durant cette période cruciale pour façonner le bien-être tout au long de la vie.

L’OMS note que les comportements sains augmentent la conscience de la santé, l’autogestion et la qualité devie 6. Les comportements de santé sont des actions associées au bien-être physique et mental pendant que les individus s’adaptent àl’environnement 7. Ils jouent un rôle essentiel dans le développement d’un mode de vie sain. Des modèles théoriques efficaces sont nécessaires pour comprendre les facteurs associés à l’amélioration et la facilitation potentielle du remplacement des mauvaises habitudes par des habitudes saines, à court et à long terme.

Parmi les différents modèles d’intervention en comportement en santé, le modèle multi-théorique (MTM) du changement de comportement en santé, proposé pour la première fois par le professeur Manoj Sharma en 2015-8, est particulièrement présent. Comparée à d’autres théories du changement de comportement, telles que le Modèle Transthéorique (TTM), la Théorie du Comportement Planifié (TPB) et la Théorie Cognitive Sociale (SCT), la MTM présente des avantages uniques, notamment pour répondre aux besoins spécifiques des étudiants universitaires. Bien que la TTM définisse efficacement les étapes du changement, elle propose des stratégies concrètes limitées pour maintenir de nouveaux comportements, un défi particulier pour les élèves confrontés à des exigences académiques et socialesfluctuantes 9. Le TPB met l’accent sur l’intention comportementale comme un facteur prédictif clé mais ne différencie pas explicitement l’initiation et le maintien du comportement, une distinction cruciale dans le contexte dynamique de la vieétudiante 10. La TCS, bien que mettant en avant l’auto-efficacité et l’apprentissage observationnel, offre un cadre moins structuré pour concevoir des interventions spécifiques à chaqueétape 11. En revanche, la MTM ne se contente pas de diviser le processus de transformation en initiation et entretien, elle introduit également des constructions spécifiques et mesurables pour chaque étape, ce qui la rend particulièrement adaptée au développement d’interventions ciblées et durables en matière de comportement de santé dans les milieuxuniversitaires 12. Cette théorie divise le changement de comportement en santé en deux étapes : l’initiation et le maintien, répondant ainsi aux besoins complexes et divers des interventions comportementalesde santé 13.

Le développement du MTM s’est déroulé en quatre étapes. Les premières théories portaient sur la diffusion des connaissances et la sensibilisation pour changer les comportements par la fourniture d’information14. Les théories de la deuxième génération incorporaient l’entraînement des compétences et l’amélioration de la conscience15. Les théories de la troisième génération ont émergé dans les années 1990, introduisant des techniques fondées sur des preuves et mettant l’accent sur des cadres empiriques tels que la théorie cognitivesociale 11. À la quatrième et dernière étape, la MTM intègre des éléments fondamentaux issus de plusieurs théories classiques afin d’analyser et de prédire de manière exhaustive l’initiation et le maintien des comportements de santé16. La MTM combine des éléments clés de diverses théories pour mieux prédire et expliquer comment les individus initient et maintiennent des comportements sains.

La MTM classe le changement de comportement en deux étapes : l’initiation et la maintenance. L’initiation est influencée par le dialogue participatif (DP), la confiance comportementale (BC) et les changements dans l’environnement physique (EPC). Le maintien est influencé par la transformation émotionnelle (ET), la pratique du changement (PC) et les changements dans l’environnement social (CSE)17. La MTM a été appliquée avec succès dans des domaines tels que la gestion de l’alimentation18, le comportement de lavagedes mains 19, l’arrêt du tabac20, l’abstinence d’alcool12 et l’arrêt du jeu21. Cependant, la plupart des études existantes se sont concentrées sur des descriptions qualitatives de son applicabilité ou une analyse de corrélation à facteurunique 17,22,23 et manquent d’une synthèse quantitative de la force de l’association de chaque construit MTM avec les comportements de santé chez les étudiants universitaires.

Compte tenu des défis uniques auxquels sont confrontés les étudiants, il est nécessaire d’explorer le rôle du MTM dans leurs comportements de santé. Cette étude commence par les deux étapes, l’initiation et la maintenance, et se concentre sur les six concepts clés du modèle. Elle vise à quantifier la force des associations transversales entre chaque construction MTM et le changement de comportement en santé chez les étudiants universitaires. En intégrant quantitativement les données, cette étude fournit des preuves comparables sur la force des associations entre divers concepts MTM et leurs relations transversales avec les comportements de santé des étudiants. En synthétisant les données corrélationnelles, cette étude vise à générer des hypothèses sur les constructions les plus critiques pour chaque étape et devraient donc être testées dans de futures études longitudinales et expérimentales. Cette étude aborde les limites des revues systématiques précédentes, qui restaient largement au niveau de description qualitative et manquaient d’une synthèse quantitative des preuves concernant les associations transversales entre les constructions MTM et les comportements de santé des étudiants universitaires. De plus, elle comble un manque dans la recherche quantitative sur la MTM, en particulier au sein de la population étudiante universitaire, en offrant une base théorique plus précise pour les interventions en santé destinées à ce groupe. De plus, cette étude identifie les priorités d’intervention spécifiques à chaque étape par analyse quantitative, fournissant des preuves préliminaires directes pour la conception de stratégies d’intervention comportementale en santé par phases pour les étudiants.

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Protocole

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Cette revue systématique et ce protocole de méta-analyse ont été enregistrés sur PROSPERO avec un numéro d’enregistrement de CRD 420251012795. Cette étude a été conçue et menée conformément aux lignes directrices Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA)24 (Fichier Supplémentaire 1).

1. Stratégie de recherche de littérature

La littérature pertinente a été consultée en cherchant dans les bases de données PubMed, Embase, Web of Science, Scopus, Wanfang et Chinese National Knowledge Infrastructure (CNKI) pour des études publiées depuis la création de chaque base de données jusqu’en octobre 2024. Les termes de recherche chinois utilisés étaient « duo li lun mo xing » ET « da xue sheng » ET « jian kang xing wei ». Les termes de recherche anglais utilisés étaient ((« Multi-Theory Model ») ou (« mtm »)) et (((« étudiant universitaire* ») OU (« étudiant universitaire ») OU (« undergraduate* ») OU (« académicien »)) ET ((« comportement de santé* ») OU (« comportement sain* ») OU (« comportement lié à la santé) »)).

2. Critères d’inclusion et d’exclusion de la littérature

Les critères d’inclusion étaient les suivants : (1) les sujets d’étude étaient des étudiants universitaires ; (2) le Modèle Multi-Théorique (MTM) a été appliqué comme cadre prédictif pour les comportements de santé ; (3) des données suffisantes ont été fournies pour calculer les mesures d’association (OR) ; (4) le plan de l’étude était une étude transversale ; et (5) Les articles inclus étaient limités à l’anglais et au chinois. Les critères d’exclusion étaient les suivants : (1) publications en double ; (2) des études avec des données incomplètes ou inaccessibles ; (3) des études n’utilisant pas le Modèle Multi-Théorique (MTM) ; et (4) des revues, rapports de cas, résumés de conférences, études animales, etc.

3. Présélection de la littérature et extraction des données

Les enregistrements identifiés ont été importés dans le logiciel EndNote X21 pour la revue de la littérature et la suppression des doublons. Le processus de sélection de l’étude a été réalisé de manière indépendante par deux évaluateurs (X.L.H. et K.X.H.). D’abord, ils ont examiné les titres et résumés selon les critères d’éligibilité. Par la suite, les textes complets des articles potentiellement pertinents ont été récupérés et évalués. Toute divergence à chaque étape était résolue par consensus ou, si nécessaire, par un jugement d’un troisième évaluateur senior (X.X.Z.). L’extraction des données a été réalisée indépendamment par les deux mêmes évaluateurs (X.L.H. et K.X.H.) à l’aide d’un formulaire d’extraction de données standardisé et prépiloté. Les données extraites comprenaient les éléments suivants : premier auteur, année de publication, pays d’étude, taille de l’échantillon, caractéristiques démographiques (par exemple, sexe et âge moyen), comportement de santé spécifique étudié, outils de mesure pour chaque construit MTM, et données sur la taille de l’effet (par exemple, rapports de chances avec intervalles de confiance à 95 %) pour l’association entre chaque construit et le changement de comportement.

4. Évaluation de la qualité méthodologique

La qualité méthodologique des études incluses a été évaluée à l’aide d’un outil combiné spécifiquement conçu pour les étudestransversales 25. L’outil comprend sept critères : (1) conception scientifiquement solide ; (2) une stratégie raisonnable de collecte de données ; (3) déclaration du taux de réponse de l’échantillon ; (4) une bonne représentativité de l’échantillon par rapport à la population ; (5) objectifs et méthodes de recherche appropriés ; (6) la déclaration du pouvoir statistique ; et (7) des méthodes statistiques raisonnables. Les réponses ont été catégorisées en « oui », « non » ou « non claire » et ont reçu des scores de 1, 0 et 0,5, respectivement. Si un indicateur n’était pas applicable, il était indiqué par « _ » et valait 1,0point 26. Le score total de l’échelle était de 7,0 points. Un score de 6,0 à 7,0 indiquait la qualité Grade A, 4,0 à 5,5 la qualité Grade B, et un score inférieur à 4,0 indiquait la qualité Grade C. L’évaluation de la qualité a été réalisée de manière indépendante par deux évaluateurs (X.L.H. et X.Z.). Les désaccords sur la composition de la note étaient discutés jusqu’à ce qu’un consensus soit atteint.

5. Analyse statistique

Les données ont été analysées à l’aide du logiciel Review Manager 5.3. L’hétérogénéité entre les études a été évaluée à l’aide des valeurs P et des statistiques I² . Si P > 0,1 et I² < 50,0 %, indiquant une hétérogénéité acceptable parmi les résultats de l’étude, un modèle à effets fixes a étéutilisé 27. Si P ≤ 0,1 et I² ≥ 50,0 %, indiquant une hétérogénéité substantielle, un modèle à effets aléatoires a été appliqué28. Le rapport de chances (OR) a été utilisé comme estimateur quantitatif tout au long de l’étude. Des analyses de sensibilité ou sous-groupes ont été réalisées pour explorer les sources d’hétérogénéité lorsque cela était nécessaire. La signification statistique a été fixée à P < 0,05. Le biais de publication a été évalué à la fois visuellement à l’aide de diagrammes en entonnoir et statistiquement à l’aide du test de régression linéaire d’Egger pour les mesures de résultat incluant un nombre suffisant d’études (n ≥ 10). L’analyse principale des données, y compris la génération de parcelles forestières et de tunnel, a été réalisée à l’aide du logiciel Review Manager (RevMan) version 5.3. De plus, l’évaluation statistique du biais de publication (test d’Egger) a été réalisée à l’aide de la version 18 de Stata (Stata version 18). Le biais de publication a été évalué à l’aide de graphiques en entonnoir pour les mesures de résultat avec un nombre suffisant d’études (n ≥ 10), avec un niveau de signification fixé à α = 0,05.

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Résultats

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Recherche de littérature
Un total de 90 articles ont été initialement identifiés. Après la suppression de 43 enregistrements en double grâce au logiciel EndNote combiné à un tri manuel, 47 articles ont été conservés. En examinant les titres et résumés, 19 articles manifestement hors sujet ou ne répondant pas aux critères de sujet et de conception de l’étude ont été exclus. Après la lecture des textes complets, 15 articles supplémentaires ont été exclus en raison de leur inpertinence pour le sujet de r...

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Discussion

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Cette méta-analyse a quantifié les associations transversales entre les constructions MTM et le changement de comportement en santé chez les étudiants. Une découverte nouvelle est l’identification des concepts spécifiques à chaque étape et à un comportement : la confiance comportementale était primordiale pour l’initiation, tandis que la pratique du changement (PC), en particulier pour l’activité physique (OR = 1,22), avait l’association la plus forte pour le maintien des étapes. De plus...

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Déclarations de divulgation

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Aucun n’a été déclaré.

Remerciements

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Cette étude a été soutenue par le Cours provincial de première classe en statistiques médicales, un projet initié par le Département provincial de l’Éducation du Jiangxi (003031604) et le Projet Science et Technologie du Département de l’Éducation du Jiangxi (GJJ191063).

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
FinNote  ;ClarivateX21Logiciels utilisés pour la gestion et le contrôle de la littérature
Responsable des critiques (RevMan) & nbsp ;La Collaboration Cochrane5.3Logiciels utilisés pour la méta-analyse
StataStataCorp LLC18Logiciels utilisés pour l’analyse statistique et la gestion des données

Références

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  1. Lin, L., Spaulding, S. Historical dictionary of the United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization (UNESCO). , Rowman & Littlefield. (2022).
  2. Wang, Y., et al. Association between healthy lifestyle choices and mental health among students: A cross-sectional study. BMC Public Health. 25 (1), 247(2025).
  3. Knapp, A., et al. Trends in health-risk behaviors and psychological distress among Australian first-year university students. Int J Environ Res Public Health. 21 (5), 620(2024).
  4. Deng, J., et al. The prevalence of depressive symptoms, anxiety symptoms and sleep disturbance in higher education students during the COVID-19 pandemic: A systematic review and meta-analysis. Psychiatry Res. 301, 113863(2021).
  5. Auerbach, R. P., et al. The WHO World Mental Health Surveys international college student project: Prevalence and distribution of mental disorders. J Abnorm Psychol. 127 (7), 623-638 (2018).
  6. Jiang, Z., Jiang, W. Health education in the Healthy China Initiative 2019−2030. China CDC Wkly. 3 (4), 78(2021).
  7. Hayden, J. Introduction to health behavior theory. , Jones & Bartlett Learning. (2022).
  8. Zhang, W., et al. Research progress on the application of multi-theory model for health behavior change in health management. Mod Prev Med. 15, 015(2022).
  9. Velicer, W. F., Prochaska, J. O. An expert system intervention for smoking cessation. Patient Educ Couns. 36 (2), 119-129 (1999).
  10. McEachan, R. R. C., Conner, M., Taylor, N. J., Lawton, R. J. Prospective prediction of health-related behaviours with the theory of planned behaviour: A meta-analysis. Health Psychol Rev. 5 (2), 97-144 (2011).
  11. Middleton, L., Hall, H., Raeside, R. Applications and applicability of social cognitive theory in information science research. J Libr Inf Sci. 51 (4), 927-937 (2019).
  12. Sharma, M., Anyimukwu, C., Kim, R. W., et al. Predictors of responsible drinking or abstinence among college students who binge drink: A multitheory model approach. J Osteopath Med. 118 (8), 519-530 (2018).
  13. Sharma, M., et al. Can the multi-theory model (MTM) of health behavior change explain the intent for people to practice meditation. J Evid Based Integr Med. 26, (2021).
  14. Rosenstock, I. M. Historical origins of the health belief model. , (1974).
  15. Sharma, M., Awan, A., Kapukotuwa, S. Mini review: Possible role of the multi-theory model of health behavior change in designing substance use prevention and treatment interventions. Front Public Health. 12, 1298614(2024).
  16. Mengjie, H., et al. A review of multi-theoretical models of health behavior change. Mod Prev Med. 49 (18), 3396-3402 (2022).
  17. Kapukotuwa, S., Nerida, T., Batra, K., Sharma, M. Utilization of the multi-theory model (MTM) of health behavior change to explain health behaviors: A systematic review. Health Promot Perspect. 14 (2), 121(2024).
  18. Sharma, M., et al. Explaining the correlates of eating outside-of-home behavior in a nationally representative US sample using the multi-theory model of health behavior change: A cross-sectional study. Int J Environ Res Public Health. 21 (1), 115(2024).
  19. Sharma, M., Batra, K., Davis, R. E., Wilkerson, A. H. Explaining handwashing behavior in a sample of college students during COVID-19 pandemic using the multi-theory model (MTM) of health behavior change: A single institutional cross-sectional survey. Healthcare (Basel). 9 (1), 55(2021).
  20. Sharma, M., et al. Assessing the testability of the multi-theory model (MTM) in predicting vaping quitting behavior among young adults in the United States: A cross-sectional survey. Int J Environ Res Public Health. 19 (19), 12139(2022).
  21. Kapukotuwa, S., et al. Examining the gambling behavior of university students: A cross-sectional survey applying the multi-theory model (MTM) of health behavior change in a single institution. Healthcare (Basel). 11 (15), 2151(2023).
  22. Sharma, M., Awan, A., Batra, K., et al. Using the multi-theory model (MTM) of health behavior change to explain intentional outdoor nature contact behavior among college students. Int J Environ Res Public Health. 17 (17), 6104(2020).
  23. Nahar, V. K., et al. Using the multitheory model to predict initiation and sustenance of physical activity behavior among osteopathic medical students. J Osteopath Med. 119 (8), 479-487 (2019).
  24. Page, M. J., et al. The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 29 (372), n71(2021).
  25. Downes, M. J., Brennan, M. L., Williams, H. C., Dean, R. S. Development of a critical appraisal tool to assess the quality of cross-sectional studies (AXIS). BMJ Open. 6 (12), e011458(2016).
  26. Munn, Z., Moola, S., Lisy, K., Riitano, D., Tufanaru, C. Methodological guidance for systematic reviews of observational epidemiological studies reporting prevalence and cumulative incidence data. JBI Evid Implement. 13 (3), 147-153 (2015).
  27. Higgins, J. P. T., Thompson, S. G. Quantifying heterogeneity in a meta-analysis. Stat Med. 21 (11), 1539-1558 (2002).
  28. Inthout, J., Ioannidis, J. P. A., Borm, G. F. The Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman method for random effects meta-analysis is straightforward and considerably outperforms the standard DerSimonian-Laird method. BMC Med Res Methodol. 14 (1), 25(2014).
  29. Nahar, V. K., et al. Testing multi-theory model (MTM) in predicting initiation and sustenance of physical activity behavior among college students. Health Promot Perspect. 6 (2), 58(2016).
  30. Sharma, M., et al. Applying multi-theory model (MTM) of health behavior change to predict water consumption instead of sugar-sweetened beverages. J Res Health Sci. 17 (1), 370(2017).
  31. Sharma, M., et al. Using a multitheory model to predict initiation and sustenance of fruit and vegetable consumption among college students. J Osteopath Med. 118 (8), 507-517 (2018).
  32. Wilkerson, A. H., et al. Use of the multi-theory model (MTM) in explaining initiation and sustenance of indoor tanning cessation among college students. Arch Dermatol Res. 315 (2), 191-199 (2023).
  33. Sharma, A., Jain, M., Nahar, V. K., Sharma, M. Determining predictors of change in sugar-sweetened beverage consumption behaviour among university students in India. Int J Adolesc Med Health. 34 (1), (2022).
  34. Hayes, T., et al. Using the multi-theory model (MTM) of health behavior change to explain yoga practice. Altern Ther Health Med. 28 (1), 12-17 (2022).
  35. Sharma, M., Davis, R. E., Wilkerson, A. H. COVID-19 vaccine acceptance among college students: A theory-based analysis. Int J Environ Res Public Health. 18 (9), 4617(2021).
  36. Sharma, A., Jain, M., Nahar, V. K., Sharma, M. Predictors of behaviour change for unhealthy sleep patterns among Indian dental students. Int J Adolesc Med Health. 33 (5), 20180256(2021).
  37. Samuel, B. T. Application of the Multi-Theory model to determine predictors of initiating and sustaining stress management behaviors in undergraduate college students. [MS thesis]. , University of Mississippi Medical Center, John D. Bower School of Population Health. 28322452(2021).
  38. Davis, R. E., Sharma, M., Simon, K. E., Wilkerson, A. H. Conceptualization of college students' COVID-19 related mask-wearing behaviors using the multi-theory model of health behavior change. Health Promot Perspect. 11 (2), 194(2021).
  39. Dzerounian, J., et al. Health knowledge and self-efficacy to make health behaviour changes: A survey of older adults living in Ontario social housing. BMC Geriatr. 22 (1), 473(2022).
  40. Ding, Y., et al. Exploring the association between campus environment of higher education and student health: A systematic review of findings and measures. Urban For Urban Green. 91, 128168(2024).
  41. Sharma, M., Nahar, V. K. Promoting physical activity in upper elementary children using multi-theory model (MTM) of health behavior change. J Prev Med Hyg. 59 (4), E267(2018).
  42. Van Cappellen, P., Rice, E. L., Catalino, L. I., Fredrickson, B. L. Positive affective processes underlie positive health behaviour change. Psychol Health. 33 (1), 77-97 (2018).
  43. Hashemzadeh, M., et al. Transtheoretical model of health behavioral change: A systematic review. Iran J Nurs Midwifery Res. 24 (2), 83-90 (2019).
  44. Xu, J., Ma, J., Tao, S. Examining the nonlinear relationship between neighborhood environment and residents' health. Cities. 152, 105213(2024).
  45. Zhixuan, L., Hong, H. Using the theory of planned behavior to understand the effects of urban residential differentiation on residents' physical activities. Prog Geogr. 38 (11), 1712-1725 (2019).

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Mots-clés

Confiance comportementalePratique pour le changementChangement de l environnement socialInterventions sp cifiques au stadeInterventions cibl es

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