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Enregistrement W4384465845 · doi:10.5737/23688076333355

Répercussions de la pandémie de COVID-19 sur l’activité physique des personnes âgées atteintes de cancer dans une province des Prairies canadiennes : résultat d’un sondage

2023· article· fr· W4384465845 sur OpenAlexaffvenueabout
Ailsa Sirois, Kristen R. Haase, Jennifer Pesut, Shahid Ahmed, Schroder Sattar

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensSurrey Memorial HospitalSaskatchewan Cancer AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : L’activité physique apporte des bienfaits majeurs aux personnes atteintes de cancer. Les personnes âgées atteintes de cancer ont été disproportionnellement touchées par la pandémie de COVID-19 et ses contrecoups. La présente étude examine les effets de la pandémie de COVID-19 et de ses restrictions sur l’activité physique des personnes âgées atteintes de cancer en Saskatchewan, une province située au centre du Canada. Méthodologie : Des données quantitatives ont été recueillies au moyen d’une enquête transversale en ligne pour ensuite faire l’objet d’une analyse statistique descriptive et inférentielle à l’aide de la version 27 du logiciel SPSSMD. Les réponses aux questions ouvertes ont été regroupées par thème. Résultats : L’échantillon était composé de 115 personnes âgées atteintes de cancer; plus de 46 % d’entre elles ont déclaré avoir diminué leur niveau d’activité physique au cours de la pandémie de COVID-19. En général, les participants ont été plus sédentaires et moins actifs. Ils ont également fait état des obstacles à l’activité physique, et se sont montrés ouverts à des solutions accessibles en ligne. Conclusion : La pandémie a perturbé les habitudes d’activité physique des personnes âgées atteintes de cancer. Les personnes âgées acceptent de plus en plus les interventions en ligne; des efforts devront donc être engagés pour accélérer la recherche sur ce type d’outils technologiques. Mots-clés : vieillissement, cancer, activité physique, COVID‑19, oncologie gériatrique, personnes âgées, soins infirmiers

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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,340 · 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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