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Enregistrement W4404104640 · doi:10.1183/13993003.congress-2024.oa3691

Barriers and enablers to physical activity in ILD: patients’ perspectives

2024· article· en· W4404104640 sur OpenAlexaff
Cátia Paixão, Inês Gaspar, Jamille Faleiro, Pedro Gonçalo Ferreira, Dina Brooks, Alda Marques

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensHamilton Health SciencesSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBusinessKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with interstitial lung disease (ILD) present lower levels of physical activity (PA), which further increases morbidity and mortality risks. Improving our knowledge about barriers and enablers to PA from patients’ own perspectives may allow the development of person-centred interventions, ultimately improving their quality of life. Thus, this study aimed to explore the perspectives of individuals with ILD about barriers and enablers to PA. A qualitative study nested in a larger trial evaluating the effects of a home-based physical activity programme (iLiFE – Lifestyle Integrated Functional Exercise for people with interstitial lung disease ( NCT04224233 ) was conducted. Semi-structured interviews with people with ILD were conducted. Interviews were audio-recorded, transcribed in full and analysed by deductive thematic analysis. Eleven patients (6♀, 76±10 years; FVC%p 75.5±14.2, DLCO%p 43.2±20) participated. Three themes and 14 subthemes emerged: PA (self-perception, daily activities, impacts), challenges to PA (lack of motivation, weather, health status, societal stigma) and expectations & thoughts about the iLiFE (get better & live longer, wanting to know more, contributing to the future, support from others, design, willingness to improve) (Fig. 1). The identified barriers and enablers provide a basis for developing meaningful person-centred interventions to enhance PA levels in people with ILD. erj;64/suppl_68/OA3691/F1 F1 F1

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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