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Enregistrement W4406083221 · doi:10.3389/fspor.2024.1487117

The impact of cycling on the physical and mental health, and quality of life of people with disabilities: a scoping review

2025· review· en· W4406083221 sur OpenAlexafffund
Nina Mosser, Glen Norcliffe, Annika Kruse

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaKarl-Franzens-Universität Graz
Mots-clésModalitiesMental healthCyclingQuality of life (healthcare)PsychologyInclusion (mineral)Applied psychologyGerontologyMedicinePsychiatrySocial psychologyPsychotherapistSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adaptive cycling holds potential for promoting physical and mental health among individuals with disabilities, who often face barriers to traditional cycling and other forms of exercise. This scoping review systematically examines existing scientific literature to assess the effects of adaptive cycling on the physical and mental health of individuals with disabilities. Following a widely recognized methodological scoping review framework, 35 qualitative and quantitative studies were identified through comprehensive database searches and manual screenings. The review highlights the positive impacts of adaptive cycling on cardiovascular fitness, muscle strength, and overall physical well-being, as well as improvements in mental health and quality of life. Despite these benefits, significant research gaps remain, particularly concerning adaptive cycling modalities, such as sociable cycles, chair transporters, and power-assisted bikes, which were underrepresented in the existing literature. This review underscores the need for further studies to provide a comprehensive understanding on the effects of different adaptive cycling modalities. Such studies are essential to improve accessibility and ultimately support the health and social inclusion of individuals with disabilities.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,390 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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