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Enregistrement W2942893201 · doi:10.2196/12973

An Intervention for Changing Sedentary Behavior Among African Americans With Multiple Sclerosis: Protocol

2019· article· en· W2942893201 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica F. Baird, Jeffer Eidi Sasaki, Brian M. Sandroff, Gary Cutter, Robert W. Motl

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of HealthMultiple Sclerosis Society
Mots-clésMultiple sclerosisOddsSedentary behaviorIntervention (counseling)MedicineGerontologyPopulationPhysical disabilityPhysical therapyPhysical activityDiseaseLogistic regressionPsychiatryEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sedentary behavior is a major concern among patients with multiple sclerosis (MS), as it may accelerate disease progression and exacerbate physical disability. This is especially concerning among African Americans, a segment of the MS population who present with greater neurological disability and higher odds of physical comorbidities than their Caucasian counterparts. OBJECTIVE: To date, researchers have not proposed interventions that focus on changing sedentary behavior in African Americans with MS. METHODS: This paper describes a pilot study that examines the feasibility and efficacy of using text messaging along with theory-driven newsletters and behavioral coaching for changing sedentary behavior in African Americans with MS. We herein present the methods, procedures, and outcomes for our ongoing study. RESULTS: Enrollment began in February 2018 and is expected to conclude in April 2019. Study results will be reported in the fall of 2019. CONCLUSIONS: After completion of this pilot intervention, we will summarize our study results in manuscripts for publication in peer-reviewed journals that will provide critical information on the feasibility and efficacy of our strategy. These results will inform future studies and, potentially, larger interventions for remotely reducing sedentary behavior in African Americans with MS. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03671499; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03671499 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/77MZnxyNy). INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/12973.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1040,016

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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