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Enregistrement W2784319479 · doi:10.14198/jhse.2018.131.17

Test-retest reliability of a modified International Physical Activity Questionnaire (IPAQ) to capture neighbourhood physical activity

2018· article· en· W2784319479 sur OpenAlexaff
Levi Frehlich, Christine M. Friedenreich, Alberto Nettel‐Aguirre, Gavin R. McCormack

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Sport and Exercise · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)Physical activityTest (biology)PsychologyReliability (semiconductor)Physical therapyMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Few self-report tools capture neighbourhood physical activity.The aim of our study was to modify a widely-used self-report tool (International Physical Activity Questionnaire -IPAQ) to capture neighbourhood physical activity and estimate the test-retest reliability of these modifications.Material and Methods: Seventy-five adults completed the modified IPAQ twice, 7-days apart, capturing neighbourhood days•week -1 and usual minutes•day -1 of bicycling and walking for transport and leisure, moderate physical activity, and vigorous physical activity.Test-retest reliability was assessed with Intraclass Correlations (ICC), percent of overall agreement and Kappa statistics (κ).Results: Consistency in participation in neighbourhood PA ranged from k = 0.21 for moderate physical activity to k = 0.55 for vigorous physical activity, while proportion of overall agreement ranged from 64.0% for moderate physical activity to 81.3% for bicycling for transportation.ICC for reported neighbourhood PA between the two occasions ranged from ICC = 0.33 for moderate physical activity to ICC = 0.69 for bicycling for transportation for days•week -1 , ICC = 0.17 for bicycling for transportation to ICC = 0.48 for walking for leisure for minutes•day -1 , and ICC = 0.31 for vigorous physical activity to ICC = 0.52 for walking for leisure for minutes•week -1 .Conclusions: With the exception of minutes spent bicycling for transportation, our findings suggest that IPAQ items can be modified to provide

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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