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Enregistrement W2573064533 · doi:10.3138/ptc.2016-18ep

Solid Organ Transplant Recipients' Opinions of Pre- and Post-Transplant Supervised Exercise Programmes: A Brief Report

2017· article· en· W2573064533 sur OpenAlexaffvenueabout
Emma Schoo, Tanya Gustaw, Colleen Barbalinardo, Nicole Rodrigues, Yalda Zameni, Sunita Mathur, Tania Janaudis‐Ferreira

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Access to pre- and post-transplant supervised exercise programmes in Canada is not consistent across organ types. The opinions of solid organ transplant (SOT) recipients can contribute to the discussion among stakeholders regarding increasing the availability of supervised exercise programmes. The objective of the study was to determine Canadian SOT recipients' opinions of pre- and post-transplant supervised exercise programmes and the factors that influenced their participation. Method: An Internet-based questionnaire was distributed to members of the Canadian Transplant Association. It was part of a larger survey and examined seven items related to accessibility to, and opinion of, supervised exercise programmes. Results: A total of 35% (n=39) of respondents had attended a pre-transplant exercise programme, and 54% (n=61) had attended a post-transplant exercise programme. The majority of participants believed that a supervised exercise programme was beneficial to health and well-being. Perception of benefits, a physician's recommendation, and health status and symptoms were key influencing factors in the decision of whether to attend a pre- or post-transplant exercise programme. Conclusion: SOT recipients had positive opinions of supervised exercise programmes despite unequal access among organ groups. Some key influencing factors (e.g., a physician's recommendation) are modifiable and should be taken into consideration to encourage participation in such programmes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,811

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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