Physical activity patterns in independently mobile adult stroke survivors: an in-depth exploratory, observational study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Social/community activities contribute to incidental physical activity, which may help prevent secondary stroke. This research aims to explore stroke survivor activity patterns, physical activity levels, and self-efficacy.Materials and methods An exploratory observational study in a cohort of community-dwelling stroke survivors was conducted. Data were collected with accelerometers, activity diaries, and the Self-Efficacy for Exercise Scale. Pre-specified categories were used to describe activity context. Pearson’s correlation and Kruskal–Wallis analyses were used to analyse physical activity relative to self-efficacy and time of day.Results Forty-seven stroke survivors were recruited (47% female, aged 76 years (IQR 65–83)). Most awake time (81%) was spent in the home. Structured exercise and community and/or social activities were efficient forms of activity and accounted for 17.7% and 23.2% of steps/day, and 2.5% and 14.1% of time, respectively. Participants were most active in the afternoon and morning compared with the evening (p = 0.005 and p = 0.045). Community ambulators had higher self-efficacy scores compared to household ambulators (p = 0.007).Conclusions Stroke survivors can be active via structured exercise, as well as engaging in outdoor social and community activities. Those who reported higher levels of self-efficacy were more active. Health professionals should consider these factors when promoting physical activity during rehabilitation.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».