Physical Activity across Frailty Phenotypes in Females with Parkinson’s Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Females with Parkinson's disease (PD) are vulnerable to frailty. PD eventually leads to decreased physical activity, an indicator of frailty. We speculate PD results in frailty through reduced physical activity. Objective. Determine the contribution of physical activity on frailty in PD (n = 15, 65 ± 9 years) and non-PD (n = 15, 73 ± 14 years) females. Methods. Frailty phenotype (nonfrail/prefrail/frail) was categorized and 8 hours of physical activity was measured using accelerometer, global positioning system, and self-report. Two-way ANCOVA (age as covariate) was used to compare physical activity between disease and frailty phenotypes. Spearman correlation assessed relationships, and linear regression determined associations with frailty. Results. Nonfrail recorded more physical activity (intensity, counts, self-report) compared with frail. Self-reported physical activity was greater in PD than non-PD. In non-PD, step counts, light physical activity time, sedentary time, and self-reported physical activity were related to frailty (R = 0.91). In PD, only carbidopa-levodopa dose was related to frailty (r = 0.61). Conclusion. Physical activity influences frailty in females without PD. In PD females, disease management may be a better indicator of frailty than physical activity. Further investigation into how PD associated factors contribute to frailty is warranted.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle