Physical Activity, Sedentary Behavior and Well-Being of Adults with Physical Disabilities and/or Chronic Diseases during the First Wave of the COVID-19 Pandemic: A Rapid Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: People with physical disabilities and/or chronic diseases report lower levels of physical activity and well-being than the general population, which potentially is exacerbated through the COVID-19 pandemic. This study explored the international literature on physical activity, sedentary behavior and well-being in adults with physical disabilities and/or chronic diseases during the first wave of the pandemic. Method: In a rapid review, we included studies reporting on physical activity, sedentary behavior and/or well-being in adults with physical disabilities and/or chronic diseases. Four databases (Pubmed, CINAHL, PsycInfo, Embase) were searched for studies published until 30 September 2020. Results: We included twenty-nine studies involving eleven different types of disabilities or health conditions from twenty-one different countries. Twenty-six studies reported on physical activity, of which one reported an increase during the COVID-19 pandemic, four studies reported no difference, and twenty-one studies reported a decrease. Thirteen studies reported a decline in well-being. Only one study measured sedentary behavior, reporting an increase. Conclusion: Despite the variety in methods used, almost all studies reported negative impacts on physical activity and well-being in people with physical disabilities and/or chronic disease during the first wave of the pandemic. These findings highlight the importance of supporting this population, especially in times of crisis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».