Using Geospatial Analysis to Determine the Proximity of Community Gyms for a Population-Based Cohort of Young People with Cerebral Palsy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To quantify a perceived barrier to physical activity participation (proximity to exercise facilities) by investigating the distance a population-based cohort of young people with cerebral palsy aged 13-30 years lived from community gyms. Method: We developed a web-based application using open-access software that could be used to complete a geospatial analysis by simultaneously visualizing, describing, and estimating the location of young people with cerebral palsy, using deidentified data from a cerebral palsy register, in terms of distance and travel time to all available community gyms in one metropolitan city. The suitability of facilities for individuals was not investigated. Distance to the closest gym for participants was measured using the "as the crow flies" and "street network" methods. The proportion of the cohort living 5, 7, and 9 km from a community gym was calculated using the "as the crow flies" method. Distances and travel times to the closest gym for each person were calculated using the "street network" method. Data analysis used one-dimensional (median, quartiles) and two-dimensional (spatial median, bagplot) dispersion measures. Results: quartiles 4.4, 8.8) by car. For the two-dimensional analysis, the spatial medians were 3.7 km and 6.5 minutes. Conclusions: The open-access, web-based application that was developed can be used by physiotherapists and others to study proximity of clinical and community infrastructure for other populations in other cities and regions. In this study, most young people with cerebral palsy living in one metropolitan city had reasonable access by car to a community gym.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».