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Enregistrement W4387063232 · doi:10.1249/01.mss.0000984668.91826.31

Longitudinal Changes In Physical Function And Health Services Utilization In Older Adults With And Without Osteoarthritis Following An Exercise Intervention

2023· article· en· W4387063232 sur OpenAlexaff
Koren L. Fisher, Derek N. Pamukoff, Elizabeth Harrison, Karen Chad

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical therapyMedicineOsteoarthritisFlexibility (engineering)Longitudinal studyIntervention (counseling)GerontologyPhysical fitnessPhysical medicine and rehabilitationAlternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study examined physical function and health services utilization (HSU) in older adults with and without osteoarthritis (OA) during and after an exercise intervention. METHODS: Secondary analyses of intervention data were performed. Physical activity (PA), functional fitness, physical function, health status and HSU were assessed at baseline, 12-months and 24-months. Longitudinal generalized estimating equation models were fit for each outcome. RESULTS: Data from 128 participants (61.2 ± 7.3 yrs; 73.4% were female; 36.7% with OA) were analyzed. Over the study period, the OA group had more GP and specialist visits than the non-OA group while both groups showed similar improvements in cardiovascular endurance, lower body strength and endurance, and flexibility. No changes were observed in other outcomes. CONCLUSIONS: Research is needed to determine if PA programs for people with OA are successful in reducing HSU over long term, diminishing the need for higher cost treatments (e.g., total joint arthroplasty) and contributing to other positive health outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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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