A Virtual Versus In-Person Comparison of the Senior Fitness Test: A Randomized Crossover Trial
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Senior Fitness Test (SFT) is a validated tool for examining older adults’ mobility, strength, and flexibility. During the COVID-19 pandemic, when in-person training facilities were closed, there was a need for effective virtual options for assessments, including the SFT. The purpose of this study was to compare the validated SFT conducted in person versus an online virtual setting. Method: A virtual modified version of the SFT was compared to the modified in-person validated SFT. Community-dwelling older adults were randomly assigned, using a random number generator, to start in either the in-person or virtual modified SFT mode of delivery. After completion of the first mode of delivery (i.e., either in-person or virtual), participants completed the second mode of delivery. Results: Forty participants (50% women; mean age 72 [SD 4] years) showed no differences between the in-person and virtual delivery measurements in the 2-minute step (in person mean 87.9 [SD 18.5]; virtual mean 87.2 [SD 20.7]; p = 0.65), 30-second arm curl (in person mean 16.9 [SD 4]; virtual mean 16.5 [SD 4]; p = 0.43), 30-second chair stand in person mean 15.6 [SD 5]; virtual mean 15.2 [SD 4]; p = 0.36), and chair sit and reach (in person mean 1.2 [SD 15]; virtual mean 4.2 [SD 11]; p = 0.06). Conclusions: Performing the modified SFT in a virtual setting may be a useful delivery mode for seniors and health care professionals if in-person testing is not viable.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».