Apathy and Physical Activity: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Patient motivation is essential for successful rehabilitation, so apathy may hinder physiotherapists’ interventions aimed at increasing physical activity. We examined the relationship between apathy and physical activity to identify the factors that influence it. Methods: Pearson product-moment correlations were pooled from eligible studies to examine the relationship between apathy and physical activity. Subgroup meta-analyses and meta-regressions were also conducted. Results: From the systematic review (28 articles) and main meta-analysis (22 studies; N = 12,541), the results showed a negative correlation between apathy and physical activity ( r = −0.13; 95% CI: −0.18, −0.09; p < 0.0001 based on Pearson’s r -values; r = −0.40; 95% CI: −0.68, −0.02; p = 0.043 based on Spearman’s ρ-values). The correlation was statistically significant in patients with Parkinson’s disease and in older adults who were healthy, depressed, fallers, or had mild cognitive impairment. A meta-regression showed an effect of age, with a stronger correlation between apathy and physical activity in older adults compared to younger adults ( p = 0.003). Conclusion: Higher levels of apathy are associated with lower levels of physical activity, and this negative association is stronger with age. Therefore, apathy may limit exercise therapy efficacy and carry prognostic implications for patients whose condition requires physical activity.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».