New Insights Into Accelerometer-Measured Habitual Physical Activity and Sedentary Time During Early Recovery in Pediatric Concussion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Concussion management is shifting away from a rest-is-best approach, as data now suggest that exercise-is-medicine for this mild brain injury. Despite this, we have limited data on habitual physical activity following concussion. Therefore, our objective was to quantify accelerometer-measured physical activity and sedentary time in children with concussion (within the first month of injury) and healthy controls. We hypothesized that children with concussion would be less active than their healthy peers. METHODS: We performed a secondary analysis of prospectively collected accelerometer data. Our sample included children with concussion (n = 60, 31 females) and historical controls (n = 60) matched for age, sex, and season of accelerometer wear. RESULTS: Children with concussion were significantly more sedentary than controls (mean difference [MD], 38.3 min/d, P = .006), and spent less time performing light physical activity (MD, -19.5 min/d, P = .008), moderate physical activity (MD, -9.8 min/d, P < .001), and vigorous physical activity (MD, -12.0 min/d, P < .001); these differences were observed from 8:00 AM to 9:00 PM. Sex-specific analyses identified that girls with concussion were less active and more sedentary than both boys with concussion (P = .010) and healthy girls (P < .010). CONCLUSION: There is an activity deficit observed within the first month of pediatric concussion. Physical activity guidelines should address this while considering sex effects.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle