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Enregistrement W7161987048 · doi:10.82308/44105

Predictors and health impact of exercise capacity in multiple sclerosis

2009· dissertation· en· W7161987048 sur OpenAlexaboutno aff
Ayse Kuspinar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerobic capacityQuality of life (healthcare)Test (biology)WorkloadLinear regressionMultiple sclerosisPhysical fitnessRegression analysisRehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple Sclerosis (MS) is a chronic disease with an unpredictable course that impacts significantly on physical performance. Exercise or fitness has become an essential part of management and health promotion for persons with MS. The gold standard measure of exercise capacity (VO2peak) is the maximal exercise test, a graded test that involves an increase in workload until exhaustion is reached. Although this test is the most accurate measure of exercise capacity, it is not clinically useful. Therefore, the main objective of this cross-sectional study is to estimate the extent to which exercise capacity can be predicted by sub-maximal tests in persons with MS. By using data from several functional sub-maximal tests, a regression equation was formulated to estimate the exercise capacity of persons with MS. The results indicated that the modified Canadian Aerobic Fitness Test (mCAFT), grip strength and body weight explained 74% of the variability in VO2peak. Furthermore, MS literature has shown that health-related quality of life (HRQL) is greatly reduced in MS, as it impacts health perception and capacity to perform daily activities. Therefore, improving HRQL has become an important goal of all health care interventions. It is essential to evaluate and understand patients' own perceptions of the impact of symptoms on their overall health status and their well-being. Thus, the objective of the second manuscript was to estimate the extent to which physical capacity predicts perceived health status in persons with MS. Using multiple linear regression the following variables: sex, vitality, pain, smoking status, walking capacity, social functioning and cognition emerged as significant predictors of the outcome explaining approximately 50% of perceived health status. Significant interaction terms between sex and pain, as well as between sex and vitality were found, indicating that the contributions to perceive

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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