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Enregistrement W2913087232 · doi:10.1249/mss.0000000000001909

Novel Approach to Characterize Heterogeneity in an Aerobic Exercise Intervention

2019· article· en· W2913087232 sur OpenAlexafffund
Samantha E. Hall, Oluwaseyi A. Lawal, Cameron M. Clark, Amanda V. Tyndall, Michael D. Hill, Tolulope T. Sajobi, Marc J. Poulin

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAerobic exerciseMedicinePhysical therapyLogistic regressionOdds ratioIntervention (counseling)Sports medicineOddsVO2 maxCohortPhysical medicine and rehabilitationExercise intensityInternal medicineBlood pressureHeart rate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Exercise intervention studies for brain health can be difficult to interpret due to heterogeneity in exercise intensity, exercise duration, and in adherence to the exercise intervention. This study aimed to characterize heterogeneity in these components in a cohort of healthy middle-age and older adults who participated in a prescribed 6-month supervised aerobic exercise intervention as part of the Brain in Motion study. METHODS AND RESULTS: Group-based multitrajectory analysis (GBMTA) was used to characterize variation in the trajectory of exercise intensity and duration for male and female participants in the first 3 months of the exercise program. The GBMTA for males and females revealed two distinct trajectory subgroups, namely, "high-increasing" (HI) and "low-increasing" (LI). Logistic regression was used to assess the association between the identified latent subgroups and (i) demographic characteristics; (ii) physiological characteristics, including cardiovascular and cerebrovascular function; (iii) genetic characteristics; and (iv) adherence with American College of Sports Medicine guidelines on exercise for older adults. Of the 196 participants, 54.1% met the American College of Sports Medicine aerobic exercise targets for intensity and duration during the intervention. Aerobic fitness (maximal oxygen uptake; odds ratio, 1.27; P < 0.01) was significantly different between these trajectory subgroups in males, and cerebrovascular function (cerebrovascular resistance; odds ratio, 0.14; P < 0.01) was significantly different between these trajectory subgroups in females. CONCLUSION: This novel approach to tracking a prespecified exercise program highlights that there are individual and group-specific variations within a prescribed exercise intervention. Characterizing exercise adherence in this way holds promise in developing optimized exercise prescriptions tailored to individual baseline characteristics, and additionally highlighting those participants at greatest risk of not meeting minimum dosage requirements for physiological and/or cognitive health.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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