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Enregistrement W1949622813

관절염 환자를 위한 타이치 프로그램 적용 후 통증, 피로, 인지된 건강상태, 관절뻣뻣함, 일상활동장애, 우울의 변화

2008· article· ko· W1949622813 sur OpenAlexaboutno aff
이경숙, 소애영, 최정숙, 이은희, 유보비

Notice bibliographique

RevueJournal of muscle and joint health · 2008
Typearticle
Langueko
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyDepression (economics)WOMACOsteoarthritisRepeated measures designActivities of daily livingRating scaleGeriatric Depression ScaleHealth assessmentPsychiatryPsychologyAlternative medicineDepressive symptomsAnxiety
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this study was to observe the changes of the pain, fatigue, perceived health status, disability in ADL, and depression after Tai Chi for arthritis. Method: The subjects were 19 osteoarthritis women enrolled at one primary health care post. They have agreed to participate in this study, and participated in the 12-week Tai Chi program from Dec. 2006 to Mar. 2007, and all the measurement processes in right after, 2 months later, and 4 months later after Tai Chi program. The measurement tools of this study were all self-reported questionnaires such as Numerical Rating Scale (0-100) for pain, fatigue, and perceived health status, Korean-WOMAC (Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis) Index for joint stiffness, Korean Health Assessment Questionnaire, and CES-Depression scale. Results: The repeated measure ANOVA revealed the significant differences on pain among the right after, 2 months later, and 4 months later the program. Especially 2 months later after program, pain was significantly increased than right after by t-test. There were no significant differences on fatigue, perceived health status, disability in ADL, and depression. Conclusion: Pain was increased after Tai Chi for arthritis program, but fatigue, perceived health status, disability in ADL, and depression were not changed until 4 months after Tai Chi program.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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