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Enregistrement W2110854252 · doi:10.1682/jrrd.2003.04.0043

An examination of the mechanisms of exercise-induced change in psychological well-being among people with spinal cord injury

2004· article· en· W2110854252 sur OpenAlexaff
Amy E. Latimer‐Cheung, Kathleen A. Martin Ginis, Audrey L. Hicks, Neil McCartney

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rehabilitation Research and Development · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cord injuryDepression (economics)Physical therapyPsychological interventionMedicineIntervention (counseling)Physical medicine and rehabilitationPsychologySpinal cordPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For individuals with a spinal cord injury (SCI), regular exercise training leads to significant improvements in pain, stress, and depression. The mechanisms by which exercise effects change in these variables are poorly understood. To address this issue, we examined the mediated effects of exercise on the psychological well-being of individuals with SCI according to the relationships described in the Chronic Pain Process Model. Twenty-one individuals with traumatic SCI either participated in a 9-month, twice-weekly exercise program (n = 11), or participated as nonexercising controls (n = 10). Measures of pain, stress, and depression were administered at the baseline and 3, 6, and 9 months into the intervention. Change in pain mediated exercise-induced change in stress, F(4,17) = 7.72, p < 0.01. Change in stress mediated exercise-induced change in depression, F(4,17) = 7.68, p < 0.01. With the identification of these factors as mediators of exercise-related changes in pain and well-being, exercise interventions can be designed that specifically target these mediators and possibly maximize intervention efficacy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations55
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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