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Enregistrement W2118372585 · doi:10.1097/01.hjr.0000359230.73270.2e

Stair use for cardiovascular disease prevention

2009· review· en· W2118372585 sur OpenAlexaff
Philippe Meyer, Bengt Kayser, François Mach

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Prevention & Rehabilitation · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseasePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction There is no doubt that higher physical activity and fitness levels are inversely associated with the risk of cardiovascular disease (CVD) [1]. Yet, most Europeans and Americans do not meet current minimum physical activity recommendations [2] and the prevalence of CVD risk factors related to a sedentary lifestyle, such as obesity and diabetes, is increasing at an alarming rate [3,4]. To counter those trends, there is an urgent need to develop population strategies aiming to increase physical activity. Stair use is inexpensive and can be easily integrated into everyday life by most of the population. Stair climbing represents vigorous-intensity physical activity with oxygen uptake reaching approximately 80% of maximal values in young healthy adults, corresponding up to nearly 10 metabolic equivalents (METs) of energy expenditure [5], sufficient to improve cardiorespiratory fitness [6]. In the Harvard College alumni cohort study, stair climbing was associated with a significant decrease in mortality risk of Z 21% for people climbing Z 20 floors compared with those climbing less than 20 floors per week [1]. The purpose of this study is to review studies that evaluated the effects of stair use on fitness and CVD risk factors, present results of the recent Geneva Stair study, and finally formulate general conclusions on the promotion of stair use for CVD prevention at a population level.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,028
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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