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Enregistrement W4221068443 · doi:10.1038/s41598-022-07927-5

A national survey of physical activity after spinal cord injury

2022· article· en· W4221068443 sur OpenAlexafffundabout
Jan Elaine Soriano, Jordan W. Squair, Jacquelyn J. Cragg, Jennifer Thompson, Rafael D. Sanguinetti, Bita Vaseghi, Carolyn A. Emery, Christopher J. Grant, Rebecca Charbonneau, Kelly A. Larkin-Kaiser, Aaron A. Phillips, Željko Dujić

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensFoothills Medical CentreHeritage Medical Research ClinicInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British ColumbiaLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesLibin Cardiovascular Institute, University of CalgaryCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health SolutionsPraxis Precision MedicinesCompute CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHotchkiss Brain Institute, University of CalgaryCampus Alberta NeuroscienceUniversity of Calgary
Mots-clésSpinal cord injuryMedicineSpinal cordPhysical medicine and rehabilitationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical activity is a powerful modifiable risk factor for disease and mortality. Physical activity levels in people with spinal cord injury (SCI) have not been quantified relative to uninjured individuals in a large population-based sample. We aimed to quantify and compare physical activity in people with and without SCI, and to examine the associations between physical activity, lifestyle, and socioeconomic factors. The 2010 Canadian Community Health Survey (n > 57,000) was used, which includes three measures that assess physical activity levels (i.e., leisure time activity frequency, leisure time activity intensity, and transportation time activity intensity). Bivariable and multivariable logistic regressions were performed and odds ratios (ORs) with corresponding 95% confidence intervals (CIs) were estimated. The odds of physical activity in people with SCI were 0.43 (95% CI 0.3-0.61), 0.53 (95% CI 0.36-0.75), and 0.42 (95% CI 0.28-0.61), across the three measures of physical activity, respectively. These differences persisted after adjustment for lifestyle, comorbidities, and socioeconomic factors. Physical activity is reduced in the SCI population compared with the general population. This knowledge is important to direct future research and guide the allocation of health care resources.

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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