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Enregistrement W4376613264 · doi:10.24095/hpcdp.43.5.01f

Activités de musculation et d’amélioration de l’équilibre au Canada : historique des tendances et prévalence actuelle

2023· article· fr· W4376613264 sur OpenAlexaffvenueabout
Stéphanie A. Prince, Justin J. Lang, Gregory Butler, Karen Roberts, Rachel C. Colley, Lora Giangregorio, Rasha El-Kotob

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensResearch Institute for AgingOttawa Public HealthUniversity Health NetworkStatistics CanadaToronto Rehabilitation InstituteUniversity of WaterlooCarleton UniversityPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Les activités de renforcement des muscles et d’amélioration de l’équilibre sont associées à la prévention des maladies et des blessures. Les Directives canadiennes en matière de mouvement sur 24 heures offrent des recommandations concernant les activités de renforcement de l’appareil locomoteur et d’amélioration de l’équilibre. Entre2000 et 2014, l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) a intégré un module évaluant la fréquence de 22 activités physiques. En 2020, un module de réponse rapide sur le mode de vie sain (HLV-RR) posant de nouvelles questions sur la fréquence des activités de renforcement de l’appareil locomoteur et d’amélioration de l’équilibre a été intégré dans l’ESCC. Notre étude visait trois objectifs : 1) estimer et caractériser le respect des recommandations concernant les activités de renforcement de l’appareil locomoteur et d’amélioration de l’équilibre; 2) étudier les associations entre, d’une part, les activités de renforcement de l’appareil locomoteur et d’amélioration de l’équilibre et, d’autre part, l’état de santé physique et mentale et 3) analyser les tendances au fil du temps en matière de respect des recommandations (2000 à 2014). Méthodologie Nous avons estimé, à l’aide des données du module HLV-RR de l’ESCC 2020, la prévalence du respect des recommandations en fonction de l’âge. Des analyses de régression logistique multivariée ont porté sur les associations avec l’état de santé physique et mentale. Les données de l’ESCC de 2000 à 2014 ont fait l’objet de régressions logistiques visant à faire ressortir les tendances au fil du temps par sexe en matière de respect des recommandations. Résultats Les adolescents de 12 à 17 ans (56,6 %; IC à 95 % : 52,4 à 60,8) et les adultes de 18 à 64 ans (54,9 %; IC à 95 % : 53,1 à 56,8) étaient nettement plus nombreux à suivre la recommandation concernant le renforcement de l’appareil locomoteur que les adultes de 65 ans et plus (41,7 %; IC à 95 % : 38,9 à 44,5). Seulement 16 % des aînés respectaient la recommandation concernant l’amélioration de l’équilibre. Le respect des recommandations est associé à un meilleur état de santé physique et mentale. La proportion de Canadiens respectant les recommandations a augmenté entre 2000 et 2014. Conclusion Environ la moitié des Canadiens ont respecté les recommandations concernant le renforcement de l’appareil locomoteur pour leur âge. Rendre compte du respect des recommandations en matière de renforcement de l’appareil locomoteur et d’amélioration de l’équilibre assure de l’importance de ces recommandations au même niveau que celles en matière d’activité aérobique.

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)0,006
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,291 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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