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Enregistrement W4394725657 · doi:10.3390/healthcare12080815

Relevance of the Get Active Questionnaire for Pre-Participation Exercise Screening in the General Population in a Tropical Environment

2024· article· en· W4394725657 sur OpenAlexaboutno aff
Lisa Cuiying Ho, Venkataraman Anantharaman

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationRelevance (law)MEDLINEInclusion (mineral)Physical therapySystematic reviewFamily medicineIntensive care medicinePsychologyEnvironmental healthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Get Active Questionnaire (GAQ), developed by the Canadian Society for Exercise Professionals (CSEP), was recently recommended for pre-participation screening of the general population in Singapore before increasing their exercise levels. This literature review examines the evidence behind the GAQ and its relevance to our tropical environment. Searches were carried out via Pubmed, MEDLINE and the Cochrane Central Register of Controlled Trials. Resources referenced by the CSEPs were hand searched. The CSEP was also contacted for further information. The evidence behind each GAQ question was compared to international literature and guidelines, where applicable. Out of 273 studies, 49 were suitable for analysis. Two GAQ studies commissioned by the CSEP showed a high negative predictive value but high false negative rate. Of the nine GAQ questions, those on dizziness, joint pains and chronic diseases appear to be justified. Those on heart disease/stroke, hypertension, breathlessness and concussion require modification. The one on syncope can be amalgamated into the dizziness question. The remaining question may be deleted. No long-term studies were available to validate the use of the GAQ. Heat disorders were not considered in the GAQ. Modification of the GAQ, including the inclusion of environmental factors, may make it more suitable for the general population and should be considered.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,127
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,127
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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