MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2782647038 · doi:10.1139/apnm-2017-0488

Perceptions of exercise screening among older adults

2018· article· en· W2782647038 sur OpenAlexaffvenueabout
Liza Stathokostas, A Petrella, Wendy Blunt, Robert J. Petrella

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionPsychologyGerontologyMedicineNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prephysical activity screening is important for older adults' participating in physical activity. Unfortunately, many older adults face barriers to exercise participation and thus, may not complete proper physical activity screening. The purpose of this project was to conduct a thematic analysis of perceptions and experiences of community-dwelling older adults regarding prephysical activity screening (i.e., Get Active Questionnaire (GAQ) and a standardized exercise stress test). A convenience sample of adults (male n = 58, female n = 54) aged 75 ± 7 years living in the City of London, Ontario, Canada, was used. Participants completed a treadmill stress test and the GAQ at a research laboratory for community-based referrals. One week later, participants completed the GAQ again and were asked questions by a research assistant about their perceptions of the screening process. Thematic analysis of the responses was conducted. The results indicated that older adults view physical activity screening as acceptable, but not always necessary. Also, the experiences expressed by this sample of older adults indicated that physical activity screening can contribute to continued confidence (through reassurance) and can contribute to increased motivation (through yearly fitness results) in exercise participation. In conclusion, older adults may perceive screening as supportive in exercise adoption, if screening is simple, convenient, and supports older adults' motivation and confidence to exercise.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Physiology Nutrition and Metabolism→Même sujetPhysical Activity and Health→Travaux en français237 207→