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Enregistrement W1968877636 · doi:10.1046/j.1524-4725.2001.110309.x

Repeatability of lifetime exercise reporting

2001· article· en· W1968877636 sur OpenAlexaff
Annina Ropponen, Esko Levälahti, Riitta Simonen, Tapio Videman, Michele C. Battié

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésRepeatabilityMedicinePhysical therapyReliability (semiconductor)PopulationRepeated measures designKappaStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study was to determine the reliability of lifetime exercise data obtained through a structured interview. Interviews were conducted in 1992-1993 and repeated in 1997 in 150 monozygotic male twins, aged 35-69 years, from the population-based Finnish Twin Cohort. Exercise mode, frequency, duration, intensity and period of participation were solicited for each regularly performed exercise from 12 years of age to the present. Questions related to the most common exercise mode reported in the initial interview were repeated in all subjects and the entire exercise interview was repeated in a subgroup of 38 subjects. The repeatability was highest for exercise years and mean hours/ week by mode for the most commonly performed exercise (Mean ICC=0.63-0.90), and for the sum of all lifetime exercises reported (Mean ICC = 0.69-0.73). The lowest repeatability was found for exercise intensity (Mean Kappa = 0.33-0.48). Similarly poor reliability was found for whether or not exercise was performed at a competitive level (Mean Kappa = 0.25-0.63). Overall, the structured interview of lifetime exercise was most repeatable for years of exercise and mean hours/week. Thus, these exposure variables should be considered in retrospective studies of exercise effects.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,314 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations33
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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