Physical activity during COVID-19 in people with systemic sclerosis: A Scleroderma Patient-centred Intervention Network COVID-19 Cohort longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction/Objective: People with systemic sclerosis (SSc) face barriers to physical activity. Few studies have described physical activity in SSc, and none have explored physical activity longitudinally during COVID-19. We evaluated physical activity from April 2020 to March 2022 among people with SSc. Methods: The Scleroderma Patient-centred Intervention Network (SPIN) COVID-19 Cohort was launched in April 2020 and included participants from the ongoing SPIN Cohort plus external enrolees. Participants completed measures bi-weekly through July 2020, then every 4 weeks afterwards (28 assessments). Physical activity was assessed via the self-reported International Physical Activity Questionnaire-Elderly. Analyses included estimated means with 95% confidence intervals for physical activity across assessments. Missing data were imputed for main analyses. Sensitivity analyses included evaluating only participants who completed >90% of items for >21 of 28 possible assessments ('completers') and stratified analyses by sex, age, country and SSc subtype. Results: A total of 800 people with SSc enrolled. Mean age was 55.6 (standard deviation (SD) = 12.6) years. Physical activity significantly decreased from April 2020 to March 2021 (standardized mean difference (SMD) = -0.17, 95% confidence interval (CI) = -0.26 to -0.07) and was stable from March 2021 to March 2022 (SMD = -0.05, 95% CI = -0.15 to 0.05). Results were similar for completers and subgroups. The proportion of participants who met World Health Organization minimum physical activity recommendations of at least 150 min of moderate-to-vigorous activity per week ranged from 63% to 82% across assessments. Conclusion: Physical activity decreased by a relatively small amount, on average, across the pandemic. Most participants met recommended physical activity levels.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».