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Enregistrement W2028238936 · doi:10.1139/h08-037

Survey of fitness facilities for individuals post-stroke in the Greater Toronto Area

2008· article· en· W2028238936 sur OpenAlexaffvenueabout
Amy Fullerton, M.J. MacDonald, Andrea Brown, Pha-Ly Ho, Jennifer Martin, Ada Tang, Kathryn M. Sibley, William E. McIlroy, Dina Brooks

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStroke (engine)GerontologyPhysical fitnessPopulationMedicinePsychologyPhysical therapyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of the demonstrated importance of fitness programs after stroke, the current study set out to determine the availability and characteristics of fitness programs for individuals after stroke in the Greater Toronto Area (GTA). A questionnaire was distributed to 784 fitness programs in the GTA requesting information on the facility, program characteristics, and barriers to and willingness in offering specific programs for individuals post stroke. Of the 213 respondents, 146 (69%) reported that individuals with a chronic disability participated in their activities, 39 (18%) did not allow individuals with disabilities to participate, and 28 (13%) were unaware if individuals with disabilities accessed their facilities. Sixty-two facilities (29%) offered specific fitness programs for individuals with a chronic disability including 26 (12%) that offered exercise programs for people who have had a stroke. The study identified that a small percentage of fitness programs surveyed in GTA have fitness programs for individuals post-stroke. Since the occurrence of stroke is expected to increase as the population ages, the need for community fitness programs for individuals post-stroke will continue to rise. Many facilities expressed interest in offering specific fitness programs for individuals post-stroke; therefore, barriers must be addressed to facilitate the development of these programs.

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 enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,573

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations26
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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