An exploratory study of two measures of free-living physical activity for people with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the ability of two measures of physical activity (tri-axial accelerometer and activity diary) to discriminate among groups of inactive, moderately active and active individuals with multiple sclerosis and to explore the relationship between these two measures. DESIGN: Exploratory, descriptive study. SUBJECTS: Thirty individuals with multiple sclerosis and nine controls. PROTOCOL: Individuals with multiple sclerosis were recruited to inactive, moderately active and active groups as defined by Adjusted Activity Scores from the Human Activity Profile. Control participants were recruited to an active group. Free-living physical activity was recorded over four consecutive days. MAIN MEASURES: A TriTrac RT3 accelerometer and a self-report physical activity diary were used to measure activity. RESULTS: Thirty-six participants completed data collection. For the participants with multiple sclerosis, both the accelerometer (P = 0.004) and the diary (P = 0.006) detected significant differences between inactive and active groups. The accelerometer also detected a significant difference between moderately active and active groups (P = 0.04). In contrast, the diary detected a significant difference between inactive and moderately active groups (P = 0.05). Accelerometer and diary scores were significantly correlated (r = 0.59). Accelerometer scores were significantly correlated with neurological status (r(s) = -0.64). CONCLUSIONS: Both measures readily differentiated least active from most active groups. The accelerometer also differentiated moderately active from active groups, suggesting suitability for use in detecting change in more active client groups, while the diary differentiated inactive from moderately active groups, suggesting suitability for use in detecting change in less active groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».