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Enregistrement W4386963802 · doi:10.5114/phr.2023.131251

Chest mobility and health-related quality of life in students during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4386963802 sur OpenAlexaboutno aff
Sylwia Mętel, Anna Forgiel

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Review · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineQuality of life (healthcare)GerontologyInternal medicineNursingInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Over the past ten years, there has been a growing trend in utilizing non-invasive techniques for monitoring respiratory function, with a particular emphasis on assessing chest expansion during both maximum inhalation and exhalation, which have gained popularity as research tools.The existing research conducted unequivocally affirms that the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has had a substantial impact on multiple dimensions of Health-Related Quality of Life (HRQoL).Aims: This study aimed to assess chest mobility and HRQoL among female students at the Faculty of Physical Rehabilitation, University of Physical Education in Kraków, using an online approach amidst the backdrop of the COVID-19 pandemic. Material and methods:In a research project that included 40 women with an average age of 22.75 ± 1.51 years and an average BMI of 22.15 ± 3.81 kg/m 2 , self-reported chest mobility was remotely gauged using a measuring tape, while HRQoL was evaluated utilizing the 15D instrument.In order to perform the survey while maintaining the hygiene rules during the COVID-19 pandemic, an individual interview was conducted with each respondent using Microsoft Teams.The 15D questionnaire was then sent to the female students as a Google form.

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)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,321 · 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'admission1
Résumé présentoui

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