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Enregistrement W2788444452 · doi:10.3138/ptc.2017-01.ep

“A Learned Soul to Guide Me”: The Voices of Those Living with Kidney Disease Inform Physical Activity Programming

2018· article· en· W2788444452 sur OpenAlexafffundvenueabout
Trisha Parsons, Clara Bohm, Katherine Poser

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensHealth Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesKidney Foundation of Canada
Mots-clésSoulComputer scienceMedicinePhysical medicine and rehabilitationGerontologyEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The purpose of this study was to (a) confirm the barriers to and facilitators of physical activity (PA) among persons living with chronic kidney disease (CKD) in Ontario and (b) inform the design of a Kidney Foundation of Canada Active Living for Life programme for persons living with CKD. Method: Adults living with CKD in Ontario were invited to participate in a cross-sectional survey investigating opinions about and needs for PA programming. The 32-item survey contained four sections: programme delivery preferences, current PA behaviour, determinants of PA, and demographics. Data were summarized using descriptive statistics and thematic coding. Results: A total of 63 respondents participated. They had a mean age of 56 (SD 16) years, were 50% female, and were 54% Caucasian; 66% had some post-secondary education. The most commonly reported total weekly PA was 90 minutes (range 0–1,050 minutes). Most respondents (84%) did not regularly perform strength training, and 73% reported having an interest in participating in a PA programme. Conclusion: Individuals living with CKD require resources to support and maintain a physically active lifestyle. We identified a diversity of needs, and they require a flexible and individualized inter-professional strategy that is responsive to the episodic changes in health status common in this population.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,010
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 GPT0,350
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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