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Enregistrement W2327271688 · doi:10.1249/mss.0b013e3182632585

Aortic Stiffness Increased in Spinal Cord Injury When Matched for Physical Activity

2012· article· en· W2327271688 sur OpenAlexafffund
Aaron A. Phillips, Anita T. Coté, Shannon S. D. Bredin, Andrei V. Krassioukov, Darren E. R. Warburton

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineSpinal cord injurySpinal cordPhysical medicine and rehabilitationCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The objective of this study is to compare arterial stiffness between those with spinal cord injury (SCI) and able-bodied (AB) individuals when matched for habitual level of physical activity. METHODS: A total of 17 SCI and 17 AB individuals were matched for sex, age, weight, blood pressure, and levels of self-reported habitual physical activity (Godin-Shephard). Measures included central pulse wave velocity (PWV) (carotid-femoral PWV (cfPWV)) and lower limb PWV (femoral--toe PWV(ftPWV)) as well as large and small arterial compliance. RESULTS: The cfPWV was significantly elevated (7.3 ± 2.1 vs. 5.7 ± 1.4 m·s, P < 0.05) in SCI compared with AB. No other measures of arterial stiffness were different between the groups. Moderate to vigorous physical activity was significantly correlated with both large (r = 0.48, P < 0.05) and small (r = 0.65, P < 0.01) artery compliance, but not cfPWV or ftPWV. CONCLUSIONS: Both large and small artery compliance appear to be associated with habitual physical activity in physically active individuals with SCI. However, we did not show that physical activity is associated with PWV in physically active individuals with SCI. These findings suggest that factors other than physical inactivity may mediate the increase in arterial stiffness widely reported in the SCI population.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,328 · 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'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

Citations45
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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