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Enregistrement W4412164949 · doi:10.1371/journal.pone.0326761

A behaviour change intervention promoting physical activity following dysvascular amputation: Protocol for a pilot study

2025· article· en· W4412164949 sur OpenAlexaff
Crystal MacKay, Diana Zidarov, Brian Y. Chan, Steven Dilkas, Sander L. Hitzig, Andresa R. Marinho-Buzelli, Amanda L. Mayo, Michael W. Payne, Amy Schneeberg, Julia O. Totosy de Zepetnek, Dalton L. Wolfe, José Zariffa, Audrey Zucker-Levin, Susan Jaglal, Brittany Pousett, Heather Underwood, William C. Miller

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensGF Strong Rehabilitation CentreLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteUniversity of ReginaUniversity of British ColumbiaUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreWest Park Healthcare CentreUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalWestern UniversityUniversity of TorontoCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)MedicineAmputationPhysical therapyPhysical activityIntervention (counseling)Physical medicine and rehabilitationAlternative medicineSurgeryNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes-related lower limb amputation (LLA) is a leading cause of disability globally, impacting individuals' physical and mental health, and ultimately their quality of life. Physical activity can reduce risk of chronic disease and mortality while improving quality of life. However, people with LLA often have reduced balance and walking ability resulting in sedentary behaviour. We co-created a physical activity intervention, IMproving Physical Activity through Coaching and Technology following Lower Limb Loss (IMPACT-L3), to support physical activity behaviour change in people with dysvasular LLA. To date, no studies have assessed a peer-led physical activity behaviour change intervention for people with LLA. Prior to launching a large trial, a pilot study is required to assess feasibility and optimize design of a future trial. METHODS: This pilot study is a parallel group randomized controlled trial (RCT) with an embedded qualitative component. The intervention group will have access to once-weekly virtual peer coaching sessions with a peer trained in brief action planning; web-based physical activity modules; and a wearable activity monitor for 8 weeks. The control group will continue usual care and be offered the intervention at the end of the follow-up period. Data on feasibility will be collected including assessment of process, resource, management and treatment indicators. The proposed primary outcomes will be measured at baseline, post-intervention and one month later: total physical activity counts per day measured by the ActiGraphTM activity monitor and self-efficacy measured by the Self-efficacy for Exercise scale. Secondary measures include patient reported outcome measures of physical activity, mobility, depression, social participation, balance confidence and quality of life. Semi-structured interviews will explore feasibility and acceptability of the intervention to participants and peers. DISCUSSION: This study will inform the design of a definitive RCT to determine the effectiveness of a peer-led physical activity intervention for people with dysvascular LLA.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,016

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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