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Enregistrement W2416747849 · doi:10.1123/japa.19.4.322

Better Self-Perceived Health Is Associated With Lower Odds of Physical Inactivity in Older Adults With Chronic Disease

2011· article· en· W2416747849 sur OpenAlexaffabout
Shilpa Dogra

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Physical Activity · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOddsChronic diseasePhysical activityGerontologyDiseaseMedicinePsychologyPhysical therapyLogistic regressionFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor self-perceived health (SPH) is associated with lower levels of physical activity (PA) and the presence of chronic disease in older adults. The purpose of this study was to determine whether SPH is associated with PA levels in older adults with existing chronic disease and whether this differs by disease. Using logistic regressions on data from the Canadian Community Health Survey (N = 33,168) it was found that adjusted logistic regressions revealed that odds of physical inactivity were similar in those with good SPH who reported having respiratory, musculoskeletal, or other chronic disease compared with those with good SPH without these diseases. Those with good SPH who reported having cardiometabolic disease were at significantly greater risk of physical inactivity than those with good SPH without cardiometabolic disease. It is apparent from the current analysis that SPH plays an important role in PA levels of older adults with chronic disease and should be targeted in future interventions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations25
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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