Activité physique basée sur la marche pendant et après la réadaptation post-AVC : caractérisation et analyse des relations avec des facteurs cliniques, fonctionnels et psychosociaux
Notice bibliographique
Résumé
Problématique : Considérant le rôle de l’activité physique dans la récupération fonctionnelle et le maintien de l’autonomie après un accident vasculaire cérébral (AVC), plusieurs études ont souligné la nécessité de développer des approches favorisant la pratique de celle-ci chez les personnes ayant subi un AVC. Il apparait toutefois que l’évolution du niveau d’activité physique pendant la trajectoire de réadaptation post-AVC n’est pas optimale. Plusieurs études récentes rapportent que les personnes ayant subi un AVC présentent un faible niveau d’activité physique. Objectif : Caractériser l’évolution du niveau d’activité physique basée sur la marche chez les patients victimes d’un AVC et explorer les variables qui influencent sa pratique. Méthodologie : Il s’agit d’une étude descriptive corrélationnelle comportant deux temps de mesure, soit lorsque les participants sont éligibles à l’étude (temps 1) et lors de leur congé de réadaptation fonctionnelle intensive en institution (temps 2). Les données ont été recueillies auprès d’un échantillon de 8 participants ayant subi un AVC et étant admis à l’IRDPQ. Dans le cadre de l’objectif 1, des tests de Wilcoxon ont été réalisés afin de déterminer l’évolution du niveau d’activité physique basée sur la marche lors de la réadaptation intensive en institution. Pour répondre à l’objectif 2, des corrélations de Spearman ont été utilisées pour déterminer la relation entre les différentes variables (endurance à la marche, vitesse de marche confortable, équilibre, endurance cardiorespiratoire, indépendance fonctionnelle et auto-efficacité) et le niveau d’activité physique basée sur la marche après un AVC (nombre de pas/jour et temps actif). Résultats/conclusion : À l’exception du nombre de pas et du temps actif, toutes les variables ont démontré une amélioration significative lors de la réadaptation intensive en établissement. Bien qu’aucune corrélation ne se soit avérée significative, c’est l’âge qui semble le plus lié au temps actif (r=0,57 ; p=0,14) et au nombre de pas (r=0,43 ; p=0,29) au temps 1. Au temps 2, c’est l’équilibre qui semble le plus lié au nombre de pas (r=0,66 ; p=0,08) et au temps actif (r=0,51 p=0,20). Beaucoup d’éducation et de sensibilisation restent à faire afin que les gens soient plus actifs au quotidien et cumulent un plus grand nombre de pas.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».