Factors associated with participation in life situations in people with COPD
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine potential determinants of participation frequency and limitations in people with Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). Methods For this secondary analysis, we grouped the following factors using the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) components: age, psychological distress (Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS)), gait aid use, supplemental oxygen use, grip strength, modified Medical Research Council Dyspnea scale, Short Physical Performance Battery, and Six-Minute Walk Test (6MWT). Participation was measured using the frequency and limitation domains of the Late Life Disability Instrument (LLDI). Relationships between factors and participation were examined using linear regression. Results Ninety-six participants (age 68.7 ± 8.1 yrs; FEV 1 %pred 34 IQR 25–54) were included in the analysis. Factors were linked to four ICF components: activity, body functions, personal, and environmental factors. The final model for LLDI-frequency contained HADS, use of gait aid, and 6MWT (F (3, 81) = 27.69 ( p < .001), R 2 = 0.51), and for LLDI-limitations, the final model included age, HADS, and 6MWT (F (3, 82) = 19.74 ( p < .001), R 2 = 0.42). Discussion Participation in life situations in people with COPD is associated with multiple ICF components. Psychological distress (i.e., anxiety and depression symptoms) and mobility were important determinants of participation frequency and limitations. Prospective studies are needed to confirm these relationships.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».