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Enregistrement W4294958078 · doi:10.1093/pch/pxac023

Comportements de mouvement et santé des enfants et des jeunes handicapés : impact de la pandémie de COVID-19 en 2020

2022· article· fr· W4294958078 sur OpenAlexaffabout
Kelly P. Arbour‐Nicitopoulos, Maeghan E. James, Sarah A. Moore, Ritu Sharma, Kathleen A. Martin Ginis

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2022
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologyUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Objectifs Cette étude s’est penchée sur l’impact ponctuel et prolongé de la pandémie de COVID-19 sur les comportements de mouvement et la santé des enfants et jeunes handicapés du Canada. Méthode Quatre-vingt-six parents d’enfants et jeunes handicapés ont répondu deux fois à un questionnaire en ligne (en mai et en novembre 2020). Des entrevues ont eu lieu en mars 2021 auprès de sept familles. Résultats Lors des deux évaluations, < 20 % des enfants et jeunes handicapés atteignaient les cibles d’activité physique et de comportement sédentaire préconisées dans les directives, et > 50 % des enfants et jeunes handicapés atteignaient les cibles de sommeil. Aucun enfant et jeune handicapé n’atteignait les trois cibles de mouvement préconisées dans les directives. Près du quart des enfants et jeunes handicapés ont rapporté un déclin par rapport au niveau d’avant la pandémie. Les thèmes de l’entrevue ont révélé que le changement de la routine, le temps libre, les occasions moins fréquentes de physiothérapie, la capacité parentale et l’environnement social et aménagé ont tous contribué aux comportements de mouvement des enfants et jeunes handicapés. Conclusions Les efforts de relance après la pandémie de COVID-19 doivent donner la priorité aux comportements de mouvement et à la santé des enfants et jeunes handicapés par l’entremise de programmes de bonne qualité, d’instructeurs bien formés, d’infrastructure accessible et inclusive, et de santé axée sur la famille.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,418 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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