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Enregistrement W4214630906 · doi:10.1111/crj.13484

The impact of COVID‐19 upon the delivery of exercise services within cystic fibrosis clinics in the United Kingdom

2022· article· en· W4214630906 sur OpenAlexaff
Owen W. Tomlinson, Zoe L. Saynor, Daniel Stevens, Don S. Urquhart, Craig A. Williams

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Respiratory Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCystic Fibrosis Trust
Mots-clésTelehealthMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cystic fibrosisTelemedicineAdaptation (eye)Healthcare delivery2019-20 coronavirus outbreakPhysical therapyFamily medicineHealth careNursingInternal medicineDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The COVID-19 pandemic has resulted in unprecedent changes to clinical practice, and as the impact upon delivery of exercise services for people with cystic fibrosis (CF) in the United Kingdom was unknown, this was characterised via a national survey. METHODS: An electronic survey was distributed to healthcare professionals involved in the exercise management of CF via established professional networks. RESULTS: In total, 31 CF centres participated. Findings included significant reductions in exercise testing and widespread adaptation to deliver exercise training using telehealth methods. Promisingly, 71% stated that they would continue using virtual methods of engaging patients in future practice. CONCLUSION: These findings highlight adaptation to the COVID-19 pandemic and the need to develop sustainable and standardised telehealth services to manage patients moving forwards.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,339 · 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.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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