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Enregistrement W2126647136 · doi:10.2522/ptj.20130625

Build Better Bones With Exercise: Protocol for a Feasibility Study of a Multicenter Randomized Controlled Trial of 12 Months of Home Exercise in Women With a Vertebral Fracture

2014· article· en· W2126647136 sur OpenAlexafffundabout
Lora Giangregorio, Lehana Thabane, Jonathan D. Adachi, Maureen C. Ashe, Robert R. Bleakney, Ethan Braun, Angela M. Cheung, Lisa-Ann Fraser, Jenna C. Gibbs, Keith Hill, Anthony B. Hodsman, David L. Kendler, Nicole Mittmann, Sadhana Prasad, Samuel Scherer, John D. Wark, Αλεξάνδρα Παπαϊωάννου

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of WaterlooVancouver Coastal HealthWestern UniversityUniversity of TorontoHamilton Health SciencesUniversity of British ColumbiaSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityFraser HealthPopulation Health Research InstituteResearch Institute for Aging
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPhysical therapyRehabilitationRandomizationIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)Balance (ability)NursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Our goal is to conduct a multicenter randomized controlled trial (RCT) to investigate whether exercise can reduce incident fractures compared with no intervention among women aged ≥65 years with a vertebral fracture. OBJECTIVES: This pilot study will determine the feasibility of recruitment, retention, and adherence for the proposed trial. DESIGN: The proposed RCT will be a pilot feasibility study with 1:1 randomization to exercise or attentional control groups. SETTING: Five Canadian sites (1 community hospital partnered with an academic center and 4 academic hospitals or centers affiliated with an academic center) and 2 Australian centers (1 academic hospital and 1 center for community primary care, geriatric, and rehabilitation services). PARTICIPANTS: One hundred sixty women aged ≥65 years with vertebral fracture at 5 Canadian and 2 Australian centers will be recruited. INTERVENTION: The Build Better Bones With Exercise (B3E) intervention includes exercise and behavioral counseling, delivered by a physical therapist in 6 home visits over 8 months, and monthly calls; participants are to exercise ≥3 times weekly. Controls will receive equal attention. MEASUREMENTS: Primary outcomes will include recruitment, retention, and adherence. Adherence to exercise will be assessed via calendar diary. Secondary outcomes will include physical function (lower extremity strength, mobility, and balance), posture, and falls. Additional secondary outcomes will include quality of life, pain, fall self-efficacy, behavior change variables, intervention cost, fractures, and adverse events. Analyses of feasibility objectives will be descriptive or based on estimates with 95% confidence intervals, where feasibility will be assessed relative to a priori criteria. Differences in secondary outcomes will be evaluated in intention-to-treat analyses via independent Student t tests, chi-square tests, or logistic regression. The Bonferroni method will be used to adjust the level of significance for secondary outcomes so the overall alpha level is .05. LIMITATIONS: No assessment of bone mineral density will be conducted. The proposed definitive trial will require a large sample size. CONCLUSIONS: The viability of a large-scale exercise trial in women with vertebral fractures will be evaluated, as well as the effects of a home exercise program on important secondary outcomes.

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)0,001
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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