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Enregistrement W2015547153 · doi:10.1080/08952840903489011

Changes in Objective and Self-Reported Measures of Physical Capacity After an Intervention in Obese Older Women

2010· article· en· W2015547153 sur OpenAlexaff
Danielle R. B̀ouchard, Lisa Soucy, Martin Sénéchal, Isabelle J. Dionne, Martin Brochu

Notice bibliographique

RevueJournal of Women & Aging · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuartileMedicinePhysical therapyAerobic capacityStandard scoreInternal medicineMathematicsConfidence intervalStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine if objective and self-reported measures of physical capacity are two equivalent methods to detect changes following an intervention in obese older women. 36 obese women aged between 55 and 75 years participated in a 3-month study with the aim of improving physical capacity by caloric restriction and/or resistance training. Physical capacity was measured objectively with 10 different tests and self-reported with the SF-36 physical functioning score (SF-36 PF score). Then the performance-to-objective tests were computed using quartiles to provide a baseline global physical capacity score. The mean percentage of change of the 10 tests as well as the SF-36 PF score were also calculated after the study. Body composition was measured by dual-energy X-ray (DXA) absorptiometry. The baseline global physical capacity score and the SF-36 PF score were significantly correlated at baseline (r = 0.43; P < 0.01). Eight out of the 10 objective tests of physical capacity improved after the intervention, while no improvement was observed for the SF-36 PF score. On average, percentage of change in physical capacity was 4.1 +/- 5.9% for the SF-36 PF score and 11.1 +/- 2.9% for the objective measures. However, no significant correlation was observed between percentage of changes between the two approaches after the intervention (r = 0.32; P = 0.07). Based on these results, the method used to quantify physical capacity after an intervention may have major implications on the outcomes. The methods used should be carefully analyzed in regard to the objective of the study.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations9
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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