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Enregistrement W2175483283 · doi:10.1371/journal.pone.0137759

A Comparison of Accelerometer Cut-Points among Individuals with Coronary Artery Disease

2015· article· en· W2175483283 sur OpenAlexafffund
Stéphanie A. Prince, Jennifer L. Reed, Amy E. Mark, Christopher M. Blanchard, Sherry L. Grace, Robert D. Reid

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity Health NetworkYork UniversityToronto Rehabilitation InstituteDalhousie UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa Heart Institute FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésCoronary artery diseaseCardiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate assessment of physical activity among coronary artery disease patients is important for assessing adherence to interventions. The study compared moderate-to-vigorous physical intensity activity and relationships with cardiometabolic health/fitness indicators using accelerometer cut-points developed for coronary artery disease patients versus those developed in younger and middle-aged adults. METHODS: A total of 231 adults with coronary artery disease wore an Actigraph GT3X accelerometer for ≥4 days (≥10 hours/day). Moderate-to-vigorous intensity physical activity between cut-points was compared using Bland-Altman analyses. Partial spearman correlations assessed relationships between moderate-to-vigorous intensity physical activity from each cut-point with markers of cardiometabolic health and fitness while controlling for age and sex. RESULTS: Average time spent in bouts of moderate-to-vigorous intensity physical activity using coronary artery disease cut-points was significantly higher than the young (mean difference: 13.0±12.8 minutes/day) or middle-aged (17.0±15.2 minutes/day) cut-points. Young and middle-aged cut-points were more strongly correlated with body mass index, waist circumference and systolic blood pressure, while coronary artery disease cut-points had stronger relationships with triglycerides, high-density and low-density lipoproteins. All were similarly correlated with measures of fitness. CONCLUSION: Researchers need to exert caution when deciding on which cut-points to apply to their population. Further work is needed to validate which cut-points provide a true reflection of moderate-to-vigorous intensity physical activity and to examine relationships among patients with varying fitness.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,137 · 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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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