Physical Activity Habits Among Older Adults Living With Rheumatic Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe levels of physical activity (PA) in older adults with rheumatic and musculoskeletal diseases (RMDs) and study the association between PA level and patient-reported outcomes. METHODS: Using data from FORWARD, a cross-sectional analysis was performed among adults aged 65 years and older with RMDs to assess the levels of PA. PA was categorized as high (vigorously active for at least 30 minutes, 3 times per week), moderate (moderately active for at least 3 times per week) or low (seldom active). We assessed the self-reported levels of PA among patients with different types of RMDs and assessed the association between levels of PA and PROs, including the 29-item Patient Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS-29) assessment. RESULTS: Among the 3343 eligible participants, rheumatoid arthritis (68%) was the most common RMD. High PA was reported by 457 (13.6%) participants, and 1820 (54.4%) reported moderate activity. Overall, participants reported a median of 7 (IQR 0-15) days of moderate to vigorous level of PA for ≥ 30 min per month. Obese participants were significantly more likely to report low levels of activity (44% of obese compared to 25% of nonobese individuals). Participants with low PA levels had higher (worse) pain scores, higher (worse) Health Assessment Questionnaire-Disability Index scores, higher depression rates, and worse PROMIS-29 scores related to pain, sleep and fatigue. CONCLUSION: Among patients with RMDs, levels of high PA were relatively low among older patients. These observations, though descriptive, support a relationship between physical inactivity and obesity, depression, poor sleep, and fatigue in patients with RMDs.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».