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Enregistrement W7066498579

Impact d'un programme de réadaptation sur la condition physique de patients coronariens

2018· other· fr· W7066498579 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLexicography and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical activityArterial diseaseCoronary heart diseaseBody weight
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Canada, les maladies cardiovasculaires (MCV) représentent la 2e cause de mortalité après le cancer. En 2008, du nombre total de mortalités liées aux MCV, 54 % étaient attribuables aux maladies coronariennes. Plusieurs programmes de réadaptation cardiaque ont été développés et leurs impacts sur la santé globale des patients sont indiscutables. Il semble également qu’une bonne condition physique soit associée à un meilleur pronostic chez les patients coronariens. Cette étude avait pour objectif d’évaluer l’impact du programme de phase 1 de Cardi-O-Forme sur la condition physique des patients coronariens. L’échantillon était composé de 23 patients coronariens ayant complété le programme de phase 1 de Cardi-O-Forme. Les données du programme ont été recueillies dans le dossier médical des sujets au service des archives du CIUSSS du Saguenay-Lac-Saint-Jean. Chaque sujet avait préalablement complété les 8 à 12 semaines prévues à l’intervention. Les données anthropométriques et la condition physique des participants ont été mesurés au début et à la fin de la phase 1 du programme de Cardi-O-Forme. Bien que le poids corporel des participants soit demeuré stable, on note une diminution significative de la circonférence de taille après le programme d’intervention. La capacité cardiorespiratoire des participants a augmenté de façon significative entre le début et la fin du programme. Les résultats de la présente étude démontrent que le programme de phase 1 de Cardi-O-Forme permet d’améliorer la condition physique des participants. Par conséquent, nous pouvons supposer que le programme est efficace et qu’il permet d’améliorer le pronostic des participants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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