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Enregistrement W3150767848 · doi:10.1080/0361073x.2021.1908750

Physical Activity and Sedentary Behavior of Elderly Populations during Confinement: Results from the FRENCH COVID-19 ONAPS Survey

2021· article· en· W3150767848 sur OpenAlexaff
Camille Chambonnière, Céline Lambert, M. Tardieu, Alicia Fillon, Pauline Genin, Benjamin Larras, Pierre Melsens, JS Baker, Angelo Tremblay, David Thivel, Martine Duclos

Notice bibliographique

RevueExperimental Aging Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Sedentary behaviorSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPhysical activityGerontologyPsychologyMedicineDemographyEnvironmental healthVirologyPhysical medicine and rehabilitationSociologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: A national confinement was imposed in France in March 2020 during 55 days to prevent the spread of the virus and protect vulnerable people such as older individuals. This study aimed to describe the movement behaviors, and their determinants, of elderly people (≥ 65 years) during the confinement.Methods: An online survey was conducted from April 1st, 2020 to May 6th, 2020 by the National Observatory for Physical Activity and Sedentary behaviors. This study compared the level of physical activity (PA), sitting and screen time before and during the confinement and identified the impact of initial PA, sedentary profiles of the participants and housing conditions.Results: 1,178 people were included in this study. Reaching PA recommendations before lock-down was associated with the change in PA level during lock-down (p < .001). Besides, geographic location was associated with the change in PA, sitting time and screen time during lock-down (respectively p = .03, p = .02, p = .02).Conclusion: This study confirm the negative impact of confinement on senior movement behaviors, whether or not they met with public health recommendations prior to the pandemic. The housing conditions of older people must be also taken into future public health policies.

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)0,001
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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,314
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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