MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7117453461 · doi:10.1038/s41598-025-28554-w

Effects of wearable devices on physical activity monitoring in pulmonary rehabilitation programs for chronic respiratory diseases: a systematic review and meta-analysis

2025· article· en· W7117453461 sur OpenAlexaff
Thaianne Rangel Agra Oliveira, Ana Tereza do Nascimento Sales Figueiredo Fern, Thayla Amorim Santino, Fernanda Elizabeth Pereira da Silva Menescal, Patrícia Angélica de Miranda Silva Nogueira

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary rehabilitationWearable computerMultidisciplinary approachCOPDWearable technologySystematic reviewRehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wearable devices have been used in pulmonary rehabilitation (PR) programs to monitor and promote physical activity (PA) in patients with chronic respiratory diseases (CRD), such as COPD and asthma. This study aimed to identify the effects of using wearable devices to monitor PA in PR programs for CRD. This systematic review and meta-analysis, registered with the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) (CRD42024504137), was conducted under the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). The searches took place in five databases and in the grey literature, with no language or year restrictions. Individuals with COPD or asthma, aged 18 and over, were included. The electronic search identified 3940 references, of which nine articles met the eligibility criteria and were included in the review. Wearable devices promoted a significant increase in the number of daily steps (SMD = 0.35; 95% CI: 0.01 to 0.69; p = 0.04). However, there were no consistent effects on outcomes such as quality of life, functional capacity and anxiety. High heterogeneity and methodological limitations were observed in some studies. Wearable devices promise to increase PA in patients with CRD, especially when integrated into multidisciplinary strategies.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,038
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific Reports→Même sujetChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research→Travaux en français237 207→