Device-Measured Walking and Standing are Associated with Improved Quality of Life, Mental Health, and Biochemical Markers in Patients with Ulcerative Colitis: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Device-measured daily steps/step cadence and other prominent behaviours occurring throughout the 24-hour day (i.e., sitting, lying, standing) have not been examined in patients with ulcerative colitis (UC).The degree to which these behaviours are associated with mental health, quality of life and clinical outcomes in this population is unknown.Aims: To explore the associations between device-based walking, step cadence, and sedentary time and clinical outcomes among UC patients.Methods: Patients with UC wore an activPAL TM accelerometer for 7 days to measure daily steps, step cadence, lying, standing, and sitting time.Outcomes included total Mayo score (TMS), risk of depression (PHQ-8), risk of anxiety (GAD-7), and health-related quality of life [HRQoL (SF-12)] which included mental composite scores (MCS) and physical composite scores (PCS).Blood and stool samples were used to measure C-reactive protein (CRP) and fecal calprotectin (FCP).Results: Of 30 participants, thirteen (43.3%) had moderate to severe UC symptoms.The percentage of patients with moderate to severe depression and anxiety symptoms were 25.0% and 57.1%, respectively.Average daily steps were 7,869 3339.Step cadence ≥ 100 steps/min was positively associated with mental HRQoL and TMS, and inversely associated with FCP.Standing time was positively associated with TMS and inversely associated with depression, anxiety, and FCP.Faster walking was negatively correlated with CRP.Conclusion: This study identifies potential associations between device-measured brisk walking/running and periods of standing with HRQoL, mental health, and clinical outcomes.This study should be replicated in a larger sample to determine if these associations remain.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».