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Enregistrement W7008227623

Associations between mobility capacity and walking performance in community-dwelling older people with outdoor walking limitations

2022· dissertation· en· W7008227623 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDecision Support System Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCadenceLinear regressionModerationTest (biology)Preferred walking speedRegression analysisOlder peopleTimed Up and Go testVariance (accounting)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Walking is the most common physical activity reported by Canadian adults. Community-ambulation requires many skills such as muscle strength, balance, endurance along with other factors. Clinicians use capacity tests to measure physical abilities to better understand the relationship between what people can do (capacity) and what people really do in their daily lives (performance). Our objective was to determine individual and collective relationships between mobility capacity and walking performance to better understand how to use and interpret tests of capacity in clinical situations. Methods: This study was a secondary data analysis. Baseline data from 168 participants (≥63 years of age) of the GO-OUT study, conducted in 4 Canadian cities (Edmonton, Winnipeg, Toronto, and Montreal), were analyzed. The multiple linear regression analyses included mobility capacity tests (6-minute Walk Test (6MWT), comfortable 10-metre Walk Test (10mWT), 30-second Sit-to-Stand (30sSTS) and Mini-BESTest); and walking performance measures collected with 7-day accelerometry (peak 30-minute cadence, time walked in bouts and steps/day). Frailty status data were used to test for a moderation effect. Results: Outcomes from multiple linear regression models with single capacity measures demonstrated that tests of capacity were positively related with walking performance measures, however they explained only a small amount of the variance in peak 30-minute cadence (24-28%), time walked in bouts (12-17%), and steps/day (18-22%). Analyses of the combined capacity measures using multiple linear regression demonstrated larger amounts of variance were explained in all walking performance measures (peak 30-minute cadence R2 =37%, with 6MWT and 30sSTS significant; time walked in bouts R2 =19%, with 10mWT significant; steps/day R2=25%, with 30sSTS significant; all p ≤ 0.05). Frailty did not moderate any relationships. Conclusion: The 6MWT and 30sSTS are significantly associated with peak 30-minute cadence, which is said to represent the best natural effort in daily life. These two tests assess different aspects of physical capacity and physiotherapists may use them to better understand walking performance of their clients to plan and evaluate treatment progress.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,947

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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