Active video gaming in patients with renal transplant: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with renal transplant are at higher risk of mortality from cardiovascular disease (CVD) compared with the general population. Physical activity has been shown to reduce the risk of CVD mortality in these patients. Unfortunately, barriers such as the harsh Canadian climate prevent patients from engaging in and harvesting the health benefits of physical activity. This pilot study explored active video gaming (AVG) as a way for patients with renal transplant to obtain physical activity and examined its effect on their functional status and quality of life (QOL). MAIN TEXT: We recruited nine patients for an 8-week prospective pilot study. All patients received a Microsoft Xbox 360™ video gaming console, a Microsoft Kinect™ sensor, and the video game Your Shape Fitness Evolved 2012. Assessment of each participant before and after the intervention included blood pressure measures, a 6-minute walk test, and the Godin Leisure Time Questionnaire (GLTQ). We analyzed all nine patients at the end of the 8-week study period, and found no changes in blood pressure or GLTQ scores. However, there was a significant increase in the 6-minute walk distance (P = 0.022), which represented a consistent increase for most patients (correlation = 0.977). In addition, participants over the age of 45 years (n = 4) were more likely to use the AVG system (P = 0.042). CONCLUSION: AVG has the potential to improve the functional status in patients with renal transplant. Further research is required to corroborate the full health benefits of AVG in this patient population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».