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Enregistrement W2981600850 · doi:10.1017/s0714980819000357

Self-Report Tools for Assessing Physical Activity in Community-Living Older Adults with Multiple Chronic Conditions: A Systematic Review of Psychometric Properties and Feasibility

2019· review· fr· W2981600850 sur OpenAlexaff
Anna Garnett, Jenny Ploeg, Maureen Markle‐Reid, Patricia H. Strachan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2019
Typereview
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)HumanitiesMedicinePhilosophyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifier l'outil d'autodéclaration de l'activité physique (AP) le plus adapté pour l'évaluation de l'AP chez les personnes âgées vivant dans la communauté qui sont atteintes de multiples maladies chroniques (MMC). L'AP peut avoir une influence positive sur la santé physique et psychologique de cette population. Bien qu'il existe des outils d'auto-évaluation de l'AP, les propriétés psychométriques et la faisabilité de l'utilisation de ces outils chez les personnes âgées avec MMC sont peu connues. Une revue systématique des études publiées entre 2000 et 2018 portant sur les propriétés psychométriques et la faisabilité de 18 outils d'auto-évaluation élaborés pour les personnes âgées vivant en communauté (≥ 65 ans) a été réalisée en vue de déterminer leur pertinence pour les personnes âgées atteintes de MMC. L'évaluation des données disponibles sur les propriétés psychométriques et la faisabilité des 18 outils d'auto-évaluation de l'activité physique a permis d'établir que l'Échelle d'évaluation de l'activité physique chez les personnes âgées (Physical Activity Assessment Scale for the Elderly; PASE) est l'outil d'auto-évaluation le plus adapté, qui devrait être recommandé pour la population de personnes âgées avec MMC. The purpose of this study was to identify the self-report physical activity (PA) tool best suited for assessment of PA in community-dwelling older adults with multiple chronic conditions (MCC). PA can positively influence physical and psychological health in this population. Although self-report PA tools exist, little is known about the psychometric properties and feasibility of using these tools in older adults with MCC. A systematic literature review from 2000 to 2018 was conducted of studies reporting on the psychometric properties and feasibility of 18 self-report PA tools for community-dwelling older adults (≥ 65 years) to determine the suitability of these tools for use in older adults with MCC. Based on an assessment of the available evidence for the psychometric properties and feasibility of 18 different self-report PA tools, the Physical Activity Assessment Scale for the Elderly (PASE) is recommended as the best-suited self-report PA tool for older adults with MCC.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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