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Enregistrement W2918090514 · doi:10.5747/cv.2018.v10.nesp5.000335

ANÁLISE DO MEDO DE CAIR EM IDOSAS PRATICANTES DE EXERCÍCIOS FÍSICOS ESEDENTÁRIAS

2018· article· en· W2918090514 sur OpenAlexaboutno aff
José Henrique Piedade Cardoso, Luana Martins de Paula, Silas de Oliveira Damasceno, Henrique Martins Ungri, Ronaldo Valdir Briani, Ana Caroline Rippi Moreno, Laís Manata Vanzela, Franciele Marques Vanderlei, Giovana Gomes dos Santos, Bianca Yumie Eto, Cláudia Regina Sgobbi de Faria

Notice bibliographique

RevueColloquium Vitae · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhysical Education and Gymnastics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTinetti testFear of fallingBalance (ability)Elderly peopleGerontologyMedicinePsychologyPhysical activityCognitionPhysical therapyPoison controlInjury preventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incidence of falls is high in elderly and the fear of falls is between the universal occurences of falls in this population. In this sense, the study has by objective evaluate the balance and the fear of falls in elderly woman participants of physical activity and sedentaries. Were evaluated 30 ederly of feminine sex divided into two groups: therapeutic exercise and sedentarism. All groups were evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Falls Efficacy Scale (FES-I-Brasil) and Tinetti Balance Scale. The results showed significative difference on fear of falls (20.09±3.7 vs 37.72±8.7; p=0.000), balance and march (27.77±0.5 vs 18.40±3.9; p<0.000) in favor to active elderly woman. For the variables age (68.04±5.3 vs 72.54±8.4; p=0.04) and cognition (28.31±1.5 vs 24.45±1.8; p=0.44), significative diferences were not observed. At this form, we conclude that physically active elderly woman presented less preocupation with the possibility of falls and better balance levels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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