Making the Case for Standardized Outcome Measures in Exercise and Physical Activity Research in Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity and exercise are core components of lifestyle modification strategies for the management of chronic kidney disease (CKD). Yet, physical activity levels have consistently remained poor across all stages of CKD. Exercise interventions, including aerobic and resistance training, and lifestyle interventions promoting physical activity, have been shown to improve a multitude of clinical endpoints and factors important to patients; however, despite the evidence, the provision of physical activity in clinical practice is still inadequate. The usefulness of any study hinges on the adequacy and clinical relevance of the outcomes and outcome measures used. Inconsistent reporting and wide disparities in outcome use across studies limit evidence synthesis to help guide clinical practice. The kidney exercise and physical activity field has been particularly prone to inconsistent outcome reporting. To ensure research is relevant and able to influence clinical practice and future research, we need to ensure the use (and reporting) of standardized, relevant outcome measures. Core outcome sets (COS) have been widely developed across many chronic conditions, yet these COS have not been tailored to physical activity and exercise in CKD. Outcomes in clinical research need to be relevant to the intervention being employed. From this perspective, we summarize the importance that standardizing outcomes and outcome measures may have in relation to physical activity and exercise interventions for people living with kidney disease.
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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 | 0,831 | 0,864 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».