National estimates of self-reported sitting time in adults with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited data exist on the prevalence and distribution of sedentary behavior (SB) in multiple sclerosis (MS). OBJECTIVE: The objective of this paper is to describe sitting time as a metric of SB in a large national sample of people with MS. METHODS: A total of 8004 individuals from the North American Research Committee on MS (NARCOMS) Registry completed the sitting time question from the International Physical Activity Questionnaire in spring 2015. We present descriptive data on sitting time for the total sample and across sociodemographic, clinical, and behavioral characteristics. RESULTS: The final sample included 6483 individuals. Of these, 36.7% were classified with mild disability, 24.7% with moderate disability, and 38.6% with severe disability. Median sitting time for the total sample was 480 min/day (P25 = 310 min/day, P75 = 720 min/day). Sitting time was highest for individuals with MS who were male (540 min/day), not married (540 min/day), had a disease duration >30 years (540 min/day), were underweight (540.5 min/day), had an annual income of < $15,000 (585 min/day), presented with a progressive form of MS (600 min/day), were classified as insufficiently active (600 min/day), or presented with severe disability (661 min/day). CONCLUSION: Sitting time is twice as high in individuals with MS compared to the general population (240 min/day).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».