MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7058373672

Näöntarkkuuden yhteys käden puristusvoimaan iäkkäillä naisilla

2016· other· fi· W7058373672 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJyväskylä University Digital Archive (University of Jyväskylä) · 2016
Typeother
Languefi
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Statistical analysisQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epidemiologisissa tutkimuksissa käden puristusvoima on validi lihasvoiman mittari ja ennustaa iäkkäiden ihmisten toimintakykyä. Heikompi puristusvoima on iäkkäillä yhteydessä heikompaan toimintakykyyn. Myös näöntarkkuuden aleneminen voi heikentää toimintakykyä. Näöntarkkuuden ja käden puristusvoiman yhteydestä löytyi vain vähän tutkimuksia. Heikommin näkevien vähäisempi fyysinen aktiviisuus saattaa selittää yhteyttä näöntarkkuuden ja puristusvoiman välillä. Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, onko näöntarkkuuden ja käden puristusvoiman välillä yhteyttä iäkkäillä naisilla, ja välittääkö fyysinen aktiivisuus yhteyttä. Lisäksi tutkittiin, onko puristusvoimassa kolmen vuoden seurannan aikana eroja normaalisti näkevien ja heikommin näkevien välillä. Tutkimus on osa Finnish Twin Study on Aging (FITSA) -tutkimusta, joka tutkii geneettisten ja ympäristötekijöiden merkitystä toiminnanvajauksien synnyssä. Tutkimukseen osallistui 434 hyväkuntoista 63–76 vuotiasta naiskaksosta. Puristusvoimaa mitattiin dynamometrilla tutkimuksen alussa vuosina 2000–2001 sekä seurantakerralla 2003–2004. Mittaus suoritettiin 3–5 kertaa, joista ilmoitettiin korkein tulos. Näöntarkkuutta mitattiin tutkimuslaboratoriossa 5 m etäisyydeltä erikseen oikean ja vasemman silmän osalta. Tässä tutkimuksessa käytettiin parasta mitattua näöntarkkuutta. Aineiston analyysimenetelminä käytettiin Spearmanin järjestyskorrelaatiota, yleistä lineaarista mallia sekä toistomittausten varianssianalyysiä. Käden puristusvoima oli heikompi (179.3 N vs. 198.4 N, p<0.001) niillä, joilla näöntarkkuus oli matalampi (visus<1.0). Myös fyysinen aktiivisuus oli heikommin näkevillä vähäisempää. Fyysisen aktiivisuuden vakiointi mallissa ei hävittänyt yhteyttä, mutta heikensi sitä. Näin ollen fyysinen aktiivisuus voi selittää osan lihasvoimaeroista.Puristusvoima ei muuttunut seuranta-aikana kummassakaan ryhmässä, mutta puristusvoima säilyi seurantakerralla heikompana niillä, joiden näöntarkkuus oli alentunut. Fyysinen aktiivisuus voi osittain välittää näöntarkkuuden ja käden puristusvoiman yhteyttä iäkkäillä naisilla. Lisätutkimusta tarvitaan selvittämään, mitä muita tekijöitä taustalla on, ja esiintyykö ilmiötä myös miehillä ja vanhemmissa, huonokuntoisemmissa ryhmissä.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJyväskylä University Digital Archive (University of Jyväskylä)Même sujetMagnetic confinement fusion researchTravaux en français237 207