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Enregistrement W2956069208 · doi:10.1249/01.mss.0000561807.72864.b0

Per-protocol Analysis Of BAILAMOS™ Dance Program On Self-reported And Device-assessed Physical Activity In Older Latinos

2019· article· en· W2956069208 sur OpenAlexaff
Guilherme Moraes Balbim, Susan Aguiñaga, Priscilla Vazquez, Isabela G. Marques, Jaqueline Guzman, Deborah Salvo, David X. Márquez

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceProtocol (science)GerontologyPsychologyPhysical activityMedicinePhysical therapyArtVisual artsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Test the impact of the BAILAMOSTM dance program on PA levels in older Latinos. METHODS: Older Latino adults (n= 333; Mage = 64.89±7.08) were randomized into a dance (n=167) or health education (HE) (n=166) group. For purposes of per-protocol analysis, participants with attendance ≥75% in dance and HE classes, respectively, were included. The final analytic sample was 145 participants (dance = 63, HE = 82). The dance group participated in four months of Latin dancing, two times per week for one hour per session. The HE group participated in classes once per week for two hours per session for four months. Participants completed the CHAMPS PA Questionnaire and wore an ActiGraph™ GT3X+ accelerometer for seven consecutive days on their non-dominant wrist. Data was used if the participant wore for it at least 10 hours/day over three days. Wrist cut-points utilized were proposed by Kamada (2016) (moderate-to-vigorous PA (MVPA) ≥7500 counts per minute). We performed a fixed-intercept mixed model (p < .05), adjusting for baseline covariates of age, sex, education, income, and health status. Cohen’s d effect sizes were computed. RESULTS: Self-reported MVPA (minutes) increased significantly (t(1, 120)=3.2, p=0.002) from baseline (Dance: M=140.81±211.35; HE: M=115.48±182.65) to month-4 (Dance: M=29.11±20.45; HE: M=23.21±18.27), but no group*time interaction was demonstrated t(1, 121)=1.33, p=0.19, d=0.22. Total leisure-time PA (LTPA) (minutes) increased significantly from baseline (Dance: M=280.50±285.35; HE: M=360.71±361.05) to month-4 (Dance: M=579.72±346.10; HE: M=500.34±483.04), with significant group*time interaction t(1, 121)=2.16, p=0.03, d=0.33. Accelerometer-assessed MVPA did not increase significantly from baseline (Dance: M=24.43±22.67; HE: M=22.51±17.91) to month-4 (Dance: M=29.11±20.45; HE: M=23.21±18.27) and there was no group*time interaction t(1, 112)=1.53, p=0.13, d=0.43. CONCLUSIONS: The BAILAMOS© dance program showed a positive impact on self-reported LTPA. This impact was not observed in device-assessed PA, however, there was a moderate effect. Supported by NIH Grant 1R01NR013151-01.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,340 · 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
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
Publié2019
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