Characterizing objective and self-report habitual physical activity and sedentary time in outpatients with an acquired brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Outpatients with an acquired brain injury (ABI) experience physical, mental, and social deficits. ABI can be classified into two subgroups based on mechanism of injury: mild traumatic brain injury (mTBI; e.g., concussion) and other ABI (e.g., stroke, brain aneurysm, encephalitis). Our understanding of habitual activity levels within ABI populations is limited because they are often collected using self-report measures. The purpose of this study was to, 1) describe the habitual activity levels of outpatients with ABI using objective and self-report monitoring, and 2) compare the activity levels of outpatients with mTBI vs. other ABI. Sixteen outpatients with other ABI (mean ± standard deviation: [58 ± 13] years, 9 females) and 12 outpatients with mTBI ([48 ± 11] years, 9 females) wore a thigh-worn activPAL 24 h/day (h/day) for 7-days. Outpatients with ABI averaged (6.0 ± 2.3) h/day of upright time, (10.6 ± 2.2) h/day of sedentary time, (5.6 ± 2.7) h/day in prolonged sedentary bouts > 1 h, (5 960 ± 3 037) steps/day, and (11 ± 13) minutes/day (min/day) of moderate-vigorous physical activity (MVPA). There were no differences between activPAL-derived upright, sedentary, prolonged sedentary time, and physical activity between the mTBI and other ABI groups (all, p > 0.31). Outpatients with ABI overestimated their MVPA levels (+138 min/week) and underestimated sedentary time (−4.3 h/day) compared to self-report (all, p < 0.001). Despite self-reporting high activity levels, outpatients with ABI objectively exhibit highly inactive and sedentary lifestyles. The habitual movement behaviours of our sample did not differ by mechanism of injury (i.e., mTBI versus other ABI). Targeting reductions in objectively measured sedentary time are needed to progressively improve the habitual movement behaviours of outpatients with ABI.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».