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Enregistrement W2137476155 · doi:10.1123/japa.2013-0035

Attitudes Toward Physical Activity and Exercise: Comparison of Memory Clinic Patients and Their Caregivers and Prediction of Activity Levels

2014· article· en· W2137476155 sur OpenAlexaff
Megan E. O’Connell, Vanina Dal Bello‐Haas, Margaret Crossley, Debra Morgan

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Physical Activity · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaPsychological interventionCognitionPromotion (chess)Physical activityQuality of life (healthcare)PsychologyGerontologyPhysical therapyMedicineClinical psychologyPsychiatryDiseaseInternal medicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regular physical activity and exercise (PA&E) reduces cognitive aging, may delay dementia onset, and for persons with dementia, may slow progression and improve quality of life. Memory clinic patients and caregivers described their PA&E and completed the Older Persons' Attitudes Toward Physical Activity and Exercise Questionnaire (OPAPAEQ). Caregivers and patients differed in their PA&E attitudes: patients were less likely to believe in the importance of PA&E for health promotion. PA&E attitudes were explored as predictors of self-reported exercise habits. Belief in the importance of high intensity exercise for health maintenance was the only variable that significantly predicted engagement in regular PA&E. Moreover, caregivers' attitudes toward high intensity exercise predicted memory patients' participation in PA&E. These findings may aid in development of exercise interventions for people with memory problems, and suggest that modification of specific attitudes toward exercise is an important component to ensure maximum participation and engagement in PA&E.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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