Physical activity participation in Australians with multiple sclerosis: associations with geographical remoteness
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Physical activity (PA) participation offers many benefits for persons with multiple sclerosis (MS). Persons with MS are significantly less active than the general population; however, there is insufficient evidence regarding the association between geographical remoteness and PA participation in persons with MS. We identify PA levels across levels of rurality in an Australian MS population. MATERIALS AND METHODS: The Australian MS Longitudinal Study collects regular survey data from persons with MS in Australia, including demographic, clinical, and health behavioural data. Physical activity engagement was identified with the International Physical Activity Questionnaire-short form and geographical remoteness was identified from participants' postcode using the Access and Remoteness Index for Australia. Hurdle regression analysis examined the relationship between remoteness and PA participation, and level of PA, after controlling for confounding. RESULTS: = 960), those living in more remote areas had, on average, higher levels of PA (RR 1.21; 89% HDPI estimate 1.11, 1.34). CONCLUSIONS: Physical activity promotion does not need to differ based on geographical location. Implications for rehabilitationAlmost one quarter of persons with MS in our study recorded no participation in any physical activity (PA).Healthcare practitioners are encouraged to include the promotion of PA as part of MS management.Physical activity participation is similar for persons with MS across different geographical locations.Physical activity promotion does not need to differ based on geographical location.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».