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Enregistrement W3082722230 · doi:10.51656/psycause.v8i2.20126

L'évolution de l'activité physique chez des femmes ayant un cancer du sein

2019· article· fr· W3082722230 sur OpenAlexaffvenue
Alice Girouard, Alexandra Michel, Marie-Michèle Ouellet, Anne‐Josee Guimond, Hans Ivers, Josée Savard, Sophie Ruel

Notice bibliographique

RevuePsycause revue scientifique étudiante de l École de psychologie de l Université Laval · 2019
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysical activityArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude, menée chez des femmes traitées pour un cancer du sein par chimiothérapie, vise à : (1) dresser un portrait longitudinal global de l’évolution de l’AP mesurée subjectivement (Godin Leisure-Time Exercise Questionnaire; GLTEQ) et objectivement (actigraphe) du pré-traitement jusqu’à six mois post-traitement; (2) étudier la présence de différences individuelles et identifier les différents profils de trajectoires d’AP; (3) investiguer l’effet modérateur du niveau initial d’AP au T1 sur la trajectoire d’AP subséquente; et (4) identifier les variables sociodémographiques et médicales associées aux trajectoires d’AP. Un effet temps significatif a été observé. Les résultats objectifs et subjectifs montrent une diminution significative pendant les traitements pour remonter significativement par la suite. Pour les données subjectives, deux trajectoires distinctes permettent de caractériser l’évolution de l’AP des participantes au GLTEQ, alors que quatre trajectoires caractérisent les données objectives. Les participantes ayant un niveau d’AP subjectif faible au T1 deviennent significativement plus actives au fil du temps, alors que pour la mesure objective, c’est plutôt un niveau élevé d’AP au T1 qui est associé à une augmentation de l’AP dans le temps. Finalement, aucune association entre les trajectoires subjectives d’AP et les variables sociodémographiques et médicales ne s’est avérée significative.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,278 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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