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Enregistrement W2120729986 · doi:10.1007/s11916-011-0214-2

Exercise Therapy for Fibromyalgia

2011· review· en· W2120729986 sur OpenAlexaff
Angela J Busch, Sandra C. Webber, Mary Brachaniec, Julia Bidonde, Vanina Dal Bello‐Haas, Adrienne Danyliw, Tom J. Overend, Rachel S Richards, Anuradha Sawant, Candice L Schachter

Notice bibliographique

RevueCurrent Pain and Headache Reports · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFibromyalgia and Chronic Fatigue Syndrome Research
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern UniversityCochraneUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibromyalgiaMedicinePhysical therapyQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialPain medicineAerobic exercisePhysical medicine and rehabilitationSports medicineRehabilitationExercise prescriptionMedical prescriptionChronic painPsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fibromyalgia syndrome, a chronic condition typically characterized by widespread pain, nonrestorative sleep, fatigue, cognitive dysfunction, and other somatic symptoms, negatively impacts physical and emotional function and reduces quality of life. Exercise is commonly recommended in the management of people with fibromyalgia, and interest in examining exercise benefits for those with the syndrome has grown substantially over the past 25 years. Research supports aerobic and strength training to improve physical fitness and function, reduce fibromyalgia symptoms, and improve quality of life. However, other forms of exercise (e.g., tai chi, yoga, Nordic walking, vibration techniques) and lifestyle physical activity also have been investigated to determine their effects. This paper highlights findings from recent randomized controlled trials and reviews of exercise for people with fibromyalgia, and includes information regarding factors that influence response and adherence to exercise to assist clinicians with exercise and physical activity prescription decision-making to optimize health and well-being.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations327
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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