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Enregistrement W2987786394 · doi:10.1093/geroni/igz038.3123

MEASURING THE EFFECTS OF A CYCLING PROGRAM ON QUALITY OF LIFE OF OLDER ADULTS LIVING IN LONG TERM CARE

2019· article· en· W2987786394 sur OpenAlexaffabout
Victoria Cotnam, Aleksandra Zecevic

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOlder Adults Driving Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessCyclingQuality of life (healthcare)GerontologyMinimum Data SetPsychologyLong-term careWheelchairMedicinePhysical therapyNursing homesNursingSocial psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cycling Without Age (CWA) is a program offered in long-term care (LTC) homes around the world that allows older adults who are unable to ride a bicycle the pleasure of a bike ride again. Two residents sit in the front bench seat of a trishaw, and a volunteer bike pilot pedals the bike. A variety of anecdotal benefits have been reported and no study has rigorously measured the effects of this program. The purpose of this research is to measure the effects of the CWA program on happiness and quality of life of LTC home residents, through observation of an existing program in a Canadian LTC home. A total of 24 residents were purposefully recruited in a biking group (n=23) who were biked twice a week for 12 weeks, and a strolls group (n=16) who went for outdoors walks or wheelchair rides for the same period of time. Data on pain, cognition, social engagement, and aggressive behaviour was harvested from the Resident-Assessment Instrument – Minimum Data Set (RAI-MDS). Happiness was measured pre and post all bike rides and strolls using a visual analogue scale, and the LTC QoL assessment was used to assess QOL. Findings show that biking group scored higher on happiness after bike rides compared to before, as well as compared to strolls. Bike group QOL scores are higher at the end of the 12 weeks than were strolls group. In summary, CWA shows potential to increase QOL and happiness of residents living in LTC.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,361 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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