Reference Values for a Multiple Repetition 6-Minute Walk Test in Healthy Adults Older Than 20 Years
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To (1) identify greatest 6-minute walk distance (6MWD) from among several repetitions (best 6MWD) in a wide age range of healthy volunteers to develop reference values for the multiple repetition 6MWD, and (2) investigate the influence of demographics, anthropometrics, and habitual exercise activity on best 6MWD. METHODS: Four 6MWD were performed on the same day in a 20-meter corridor by 41 male and 38 female healthy volunteers ranging in age from 20 to 80 years. The greatest 6MWD by each subject from among four 6MWDs was the primary outcome measure. RESULTS: Eighty-six percent had their best 6MWD after the first walk; an average increase of 43 meters was observed from first to best 6MWD (P < 0.003). Best 6MWD averaged 698 +/- 96 meters and was inversely related to age (P < 0.001), directly to height (P < 0.001), and was greater in men than women (P < 0.0002). A regression model accounted for 41% of between-subject variability in best 6MWD (P < 0.00000001). In a subset of older subjects, predicted 6MWD significantly underestimated measured best 6MWD when reference values were used from another study where test familiarization was not provided, but this difference disappeared when value were used from the present and a third study where test familiarization was provided. CONCLUSIONS: The present study is the first to provide predicted 6MWD values performed with multiple repetitions and for subjects in the 20-40-year-old age range. Selection of appropriate predicted 6MWD values for interpretation of performance should be guided by subject age and degree of test familiarization provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».