Physical activity in liver transplant recipients: a large multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Healthy lifestyle and appropriate diet are of critical importance after liver transplant (LT). We provided an analysis of the main patterns of physical activity and found factors associated with physical activity itself. METHODS: Clinically stable LT recipients were enrolled between June and September 2021. Patients completed a composite questionnaire about physical activity, adherence to Mediterranean Diet (MD), quality of life (QoL), and employment. Correlations were analysed using the Pearson coefficients while different subgroups were compared by t-test for independent samples or ANOVAs. Multivariable logistic regression analysis was conducted to find predictors of inactivity. RESULTS: We enrolled 511 subjects (71% males, mean age 63 ± 10.8 years). One hundred and ninety-three patients reported high level of physical activity, 197 a minimal activity and 121 declared insufficient activity. Among these latter, 29 subjects were totally inactive. Considering the 482 LT recipients performing some kind of physical activity, almost all reported a low-quality, non-structured activity. At multivariate analysis, time from LT (odds ratio 0.94, 95% CI 0.89-0.99, p = 0.017), sedentary lifestyle (odds ratio 0.99, 95% CI 0.19-0.81, p = 0.012), low adherence to MD (odds ratio 1.22, 95% CI 1.01-1.48, p = 0.049), and low level of QoL (physical dimension) (odds ratio 1.13, 95% CI 1.08-1.17, p < 0.001), were independently associated with total inactivity. CONCLUSION: A large portion of LT recipients report an insufficient level of physical activity or are wholly inactive. Inactivity increases with time from LT and was strongly associated with suboptimal diet and low QoL.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».