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Enregistrement W3205303850 · doi:10.1186/s12889-021-11837-y

Physical activity and sleep differences between osteoarthritis, rheumatoid arthritis and non-arthritic people in China: objective versus self report comparisons

2021· article· en· W3205303850 sur OpenAlexaff
Ting Xu, Xiaojun Jia, Shuanghong Chen, Yingying Xie, Kwok Kit Tong, Tony Iezzi, Todd Jackson

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesSouthwest UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisOsteoarthritisPhysical therapyInternal medicineLogistic regressionArthritisBiostatisticsRheumatologySleep (system call)Sleep disorderEpidemiologyPsychiatryAlternative medicinePathologyInsomnia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Objectively measured differences in physical activity (PA) and sleep have been documented among people with osteoarthritis (OA) and rheumatoid arthritis (RA) compared to non-arthritic controls. However, it is not clear whether OA and RA subgroups also differ on these indexes or the extent to which distinct arthritis subgroups versus controls can be accurately identified on the basis of objective PA and sleep indexes compared to self-report responses on questionnaires. This study addressed these gaps. METHODS: This case-control study comprised Chinese adults with OA (N = 40) or RA (N = 40) diagnoses based on physician assessments as well as a control group of adults without chronic pain (N = 40). All participants wore a Sensewear Armband (SWA) for consecutive 7 days and completed the International Physical Activity Questionnaire Short Form-Chinese as well as Pittsburgh Sleep Diary to obtain objective and subjective PA and sleep data, respectively. RESULTS: There were no differences between the three groups on any self-report indexes of PA or sleep. Conversely, OA and RA subgroups displayed significantly lower PA levels and more sleep problems than controls did on a majority of SWA indexes, though arthritis subgroups were not differentiated from one another on these measures. Logistic regression analyses indicated four non-multicollinear SWA indexes (i.e., steps, active energy expenditure, vigorous activity, time awake after sleep onset) correctly identified the subgroup membership of 75.0-82.5% of participants with RA or OA while classification accuracy results were attenuated for controls. CONCLUSIONS: Where possible, objective measures should be used to assess PA and sleep of adults with OA and RA while particular self-report PA questionnaires should be used sparingly.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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