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Enregistrement W2109871642 · doi:10.1123/japa.19.4.336

Cardiorespiratory Fitness, Obesity, and Functional Limitation in Older Adults

2011· article· en· W2109871642 sur OpenAlexafffund
Danielle R. B̀ouchard, K. Ashlee McGuire, Lance E. Davidson, Robert Ross

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Physical Activity · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchNational Institutes of HealthCanadian Diabetes Association
Mots-clésCardiorespiratory fitnessMedicineBivariate analysisObesityTreadmillInternal medicinePhysical therapyMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One hundred forty-six abdominally obese adults age 60-80 yr were studied to investigate the interaction between cardiorespiratory fitness (CRF) and obesity on functional limitation. Obesity was determined by fat mass (FM), CRF was determined by a maximal treadmill test, and functional limitation was based on 4 different tasks that are predictive of subsequent disability. Both FM (r = -.34, p ≤ .01) and CRF (r = .54, p ≤ .01) were independently associated with functional limitation in bivariate analysis.After further control for sex, age, and the interaction term (CRF × FM), FM was no longer independently associated with functional limitation (p = .10). Analyses were also based on sex-specific tertiles of FM and CRF. The referent group demonstrated significantly lower functional limitation than the low-CRF/low-FM and the low-CRF/high-FM groups (both p ≤ .05). These results highlight the value of recommending exercise for abdominally obese adults.

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)0,000
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 enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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