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Enregistrement W1981105367 · doi:10.1155/2012/329284

Accelerometry: A Feasible Method to Quantify Physical Activity in Ambulatory and Nonambulatory Adolescents with Cerebral Palsy

2012· article· lv· W1981105367 sur OpenAlexafffund
Jan Willem Gorter, Stephen G. Noorduyn, Joyce Obeid, Brian W. Timmons

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pediatrics · 2012
Typearticle
Languelv
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Federation for Cerebral Palsy
Mots-clésGross Motor Function Classification SystemMedicineAmbulatoryCerebral palsyPhysical activityPhysical therapyAccelerometerSedentary behaviorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective. To determine the feasibility of physical activity monitoring in adolescents with cerebral palsy (CP). Methods. A convenience sample of ambulatory and non-ambulatory adolescents (N = 23; 17 males, 6 females; mean age 13.5 y, SD 2.6 y; Gross Motor Function Classification System (GMFCS) distribution: n = 9 Level I, n = 5 Level II, n = 5 Level III, n = 4 Level IV) was recruited. Physical activity (PA) was objectively assessed using the ActiGraph GT1M activity monitor. Discomfort or adverse effects of wearing the accelerometers were recorded by participants. Levels of physical activity were determined as total PA, light PA (LPA), moderate PA (MPA), moderate-to-vigorous (MVPA), and vigorous PA (VPA) using cut-points recently validated for CP. Results. Most participants showed little reluctance. Mean daily MVPA for all participants was 30.7 minutes (SD 30.3), which corresponded to 2.7 (SD 2.4) minutes of MVPA per hour or 4.5% (SD 3.9) of the total monitoring time. Total PA and MVPA were greatest in ambulatory youth (GMFCS levels I and II) compared with youth who use a walking aid or wheelchair (GMFCS levels III and IV) (P < 0.05). Conclusion(s). The results support the use of the accelerometer as a feasible and useful measure of activity in ambulatory and nonambulatory adolescents with CP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations79
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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