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Enregistrement W2000422433 · doi:10.1016/s1013-7025(10)70007-5

The Effects of a Community-based Water Exercise Programme on Health Outcomes for Chinese People With Rheumatic Disease

2009· article· en· W2000422433 sur OpenAlexaff
Lavinia K.Y. Wong, Rhonda J. Scudds

Notice bibliographique

RevueHong Kong Physiotherapy Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyVitalityQuality of life (healthcare)Confidence intervalDiseaseRepeated measures designInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate the effects of a community-based water exercise programme (CBWEP) on physical disability, quality of life, and confidence in performing exercise for people with rheumatic disease. A multiple pretest, within-subject design was used. All subjects participated in a 4-week CBWEP followed by an 8-week maintenance period. Physical disability, pain intensity, quality of life, and level of confidence in performing the exercises were evaluated using a self-administered questionnaire at baseline, pre-class, post-class, and at follow-up. Thirty-one subjects (30 female, 1 male) participated in the study. Repeated measures analysis of variance showed a statistically significant difference in pain intensity (p < 0.001) as well as in six domains of the SF-36 questionnaire: general health (p < 0.001), physical function (p = 0.001), role-physical (p = 0.001), role-emotional (p = 0.001), vitality (p < 0.001), and bodily pain (p = 0.006). There was also an improvement in confidence in performing the exercises (p < 0.001) and exercise participation at the end of the study. A CBWEP and continued maintenance classes may be beneficial for pain reduction and improvement in quality of life. These findings provided evidence for the value of this type of community exercise programme for people with rheumatic disease in Hong Kong.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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