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Enregistrement W3129161534 · doi:10.1123/japa.2020-0262

The Effects of Walking or Nordic Walking in Adults 50 Years and Older at Elevated Risk of Fractures: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3129161534 sur OpenAlexfundno aff
Isabel B. Rodrigues, Matteo Ponzano, Debra A. Butt, Joan Bartley, Zahra Bardai, Maureen C. Ashe, Philip D. Chilibeck, Lehana Thabane, John D. Wark, Jackie Stapleton, Lora Giangregorio

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging and Physical Activity · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePhysical therapyMeta-analysisRandomized controlled trialPsychological interventionPhysical medicine and rehabilitationPreferred walking speedBone mineralOsteoporosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Walking is a common activity among older adults. However, the effects of walking on health-related outcomes in people with low bone mineral density (BMD) are unknown. The authors included randomized controlled trials comparing walking to control in individuals aged ≥50 years with low BMD and at risk of fractures. The authors identified 13 randomized controlled trials: nine multicomponent interventions including walking, one that was walking only, and three Nordic walking trials. Most studies had a high risk of bias. Nordic walking may improve the Timed Up-and-Go values (1.39 s, 95% CI [1.00, 1.78], very low certainty). Multicomponent interventions including walking improved the 6-min walk test (39.37 m, 95% CI [21.83, 56.91], very low certainty) and lumbar spine BMD (0.01 g/cm2, 95% CI [0.00, 0.03], low certainty evidence). The effects on quality of life or femoral neck BMD were not significant. There were insufficient data on fractures, falls, or mortality. Nordic walking may improve physical functioning. The effects on other outcomes are less certain; one may need to combine walking with other exercises to be of benefit.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,365 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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