MEASURING SEDENTARY BEHAVIOUR IN PEOPLE WITH BACK PAIN: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose To identify methods used to measure free living sedentary behaviour in people with back pain and review the validity and reliability of identified measures. Methods Databases including CINAHL, EMBASE, MEDLINE, AMED, PsycINFO, SPORTDiscus and the Sedentary Behaviour and Research Network website (www.sedentarybehaviour.org) were searched for relevant published articles up to June 2014. Studies which measured sedentary behaviour in people with back pain were included. Quality of the included studies was assessed using the Newcastle Ottawa Scale. The Consensus-based Standards for the Selection of Measurement Instruments (COSMIN) Checklist was used to assess psychometric properties. Results Six papers were identified; two of high methodological quality. The most common method of data collection was self-report, using activity diaries or questionnaires. Sedentary behaviour measured by accelerometry ranged from 6.7 to 10.7 hours per day whereas results from self-report measures ranged from 5 to 9.4 hours per day. According to the COSMIN checklist, the psychometric properties of the measurement instruments were rated fair to excellent. Conclusion People with back pain spend a large proportion of their waking day participating in sedentary behaviour. Therefore valid and reliable sedentary behaviour measurements, such as those identified in this study, are essential for assessing the effectiveness of public health interventions and for future population monitoring. Conflicts of interest: No conflicts of interest Sources of funding: Department for Employment and Learning
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».