Relationship between fatigue, physical activity and health-related factors in COPD
Notice bibliographique
Résumé
Fatigue is highly prevalent in COPD and may be associated with reduced physical activity (PA) and poor outcomes. This study explored the relationship between fatigue, objectively measured PA and health-related factors in people with COPD. Fatigue was assessed with the Checklist of Individual Strength (CIS20) and CIS20-Subjective Fatigue (CIS20-SF) and PA with Actigraph GT3X monitors (moderate-to-vigorous PA, MVPA; total PA; steps/day). Dyspnoea (modified Medical Research Council, mMRC), exercise tolerance (6-min walk distance, 6MWD), lung function (spirometry) and GOLD A-D were collected. Spearman (ρ) and Pearson (r) correlations and multiple regressions were performed. Variables entered the model if correlation≥0.2. 54 patients participated (68±7 years; 82% men) and 69% reported fatigue (CIS20-SF≥27). Fatigue was significantly correlated with MVPA, steps/day, mMRC, 6MWD, GOLD A-D and FEV1pp (Table 1). In regression models for CIS20 (p=.001; r2=.61) and CIS20-SF (p=.003; r2=.56), dyspnoea was the only significant variable. Table 1. Descriptives and correlations between fatigue, PA and health-related factors. aρ; br; cVariables entering the regression models; dMedian[Q1-Q3], mean±SD or n. People with higher scores of fatigue present lower PA levels, although the relationship is weak. Dyspnoea appears to have the largest influence on fatigue.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».