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Enregistrement W4393425309 · doi:10.2196/56081

The Relationship Between Physical Activity and Mental Health Among Individuals With Spinal Cord Injury: Protocol for a Scoping Review

2024· review· en· W4393425309 sur OpenAlexvenueno aff
Winslet Ong, Noor Arfa Omar, Asfarina Zanudin, Muhamad Faiz Alias, Lim Hui Wen, Angel Thang Xue Ee, Nor Azlin Mohd Nordin, Haidzir Manaf, Basri Husin, Mahadir Ahmad, Hafifi Hisham

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cord injuryMental healthProtocol (science)PsychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationApplied psychologyClinical psychologyPhysical therapyPsychiatrySpinal cordAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spinal cord injury (SCI) is a devastating condition that often leads to significant impairments in physical function, leading to disability and mental health disorders. Hence, understanding the prevalence of SCI and the relationship between physical activity and mental health in individuals with SCI is crucial for informing rehabilitation strategies and optimizing outcomes. OBJECTIVE: This study aims to comprehensively analyze existing research on the link between physical activity and mental health and identify the level of physical activity and mental health status, the barriers to physical activity, and SCI's impacts on psychological well-being in individuals with SCI. METHODS: An electronic search strategy will be used to identify prevalence studies published since 1993 in health-related databases such as PubMed, MEDLINE, COCHRANE Library, and Wiley Library using the following query: "Spinal Cord Injury" OR "Paraplegia" OR "Tetraplegia" AND "Physical Activity" OR "Exercise" AND "Mental Health" OR "Mental Illness" OR "Mental Disorder." Bibliographies of primary studies and review articles meeting the inclusion criteria will be searched manually to identify further eligible studies. The risk of bias in the included studies will be appraised using the Joanna Briggs Institute checklist for prevalence studies by 2 review authors. Any disagreement will be resolved by reaching a consensus. RESULTS: Funding was received in October 2023, data collection will commence in July 2024, and the results are expected by 2025. We will summarize the selection of the eligible studies using a flowchart. The data from the studies will be extracted and tabulated. This scoping review will be published in a peer-reviewed journal in accordance with PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews) guidelines. CONCLUSIONS: This scoping review underscores the complex relationship between physical activity and mental health among individuals with SCI, highlighting the level of physical activity and mental health status, barriers to physical activity engagement, and psychological implications. Understanding these dynamics is crucial in devising tailored interventions aimed at enhancing mental well-being. This synthesis of evidence emphasizes the need for personalized strategies to promote physical activity, addressing unique challenges faced by this population to foster improved mental health outcomes and overall quality of life. TRIAL REGISTRATION: Open Science Framework osf.io/ugx7d; https://osf.io/ugx7d/. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/56081.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,018
Bibliométrie0,0200,016
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0060,008
Intégrité de la recherche0,0080,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,012

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 Opus0,676
Tête enseignante GPT0,724
Écart entre enseignants0,047 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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