Sitting time and physical activity after stroke: physical ability is only part of the story
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding factors that influence the amount of time people with stroke spend sitting and being active is important to inform the development of targeted interventions. OBJECTIVE: To explore the physical, cognitive, and psychosocial factors associated with daily sitting time and physical activity in people with stroke. METHOD: Secondary analysis of an observational study (n = 50, mean age 67.2 ± 11.6 years, 33 men) of adults at least 6 months post-stroke. Activity monitor data were collected via a 7-day, continuous wear (24 hours/day) protocol. Sitting time [total, and prolonged (time in bouts of ≥ 30 minutes)] was measured with an activPAL3 activity monitor. A hip-worn Actigraph GT3X+ accelerometer was used to measure moderate-to-vigorous-intensity physical activity (MVPA) time. Univariate analyses examined relationships of stroke severity (National Institutes of Health Stroke Scale), physical [walking speed, Stroke Impact Scale (SIS) physical domain score], cognitive (Montreal Cognitive Assessment), and psychosocial factors (living arrangement, SIS emotional domain score) with sitting time, prolonged sitting time, and MVPA. RESULTS: Self-reported physical function and walking speed were negatively associated with total sitting time (r = - 0.354, P = 0.022 and r = - 0.361, P = 0.011, respectively) and prolonged sitting time (r = - 0.5, P = 0.001 and - 0.45, P = 0.001, respectively), and positively associated with MVPA (r = 0.469, P = 0.002 and 0.431, P = 0.003, respectively). CONCLUSIONS: Physical factors, such as walking ability, may influence sitting and activity time in people with stroke, yet much of the variance in daily sitting time remains unexplained. Large prospective studies are required to understand the drivers of activity and sitting time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».