A prospective surveillance model for rehabilitation for women with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current model of care for individuals with breast cancer focuses on treatment of the disease, followed by ongoing surveillance to detect recurrence. This approach lacks attention to patients' physical and functional well-being. Breast cancer treatment sequelae can lead to physical impairments and functional limitations. Common impairments include pain, fatigue, upper-extremity dysfunction, lymphedema, weakness, joint arthralgia, neuropathy, weight gain, cardiovascular effects, and osteoporosis. Evidence supports prospective surveillance for early identification and treatment as a means to prevent or mitigate many of these concerns. This article proposes a prospective surveillance model for physical rehabilitation and exercise that can be integrated with disease treatment to create a more comprehensive approach to survivorship health care. The goals of the model are to promote surveillance for common physical impairments and functional limitations associated with breast cancer treatment; to provide education to facilitate early identification of impairments; to introduce rehabilitation and exercise intervention when physical impairments are identified; and to promote and support physical activity and exercise behaviors through the trajectory of disease treatment and survivorship. METHODS: The model is the result of a multidisciplinary meeting of research and clinical experts in breast cancer survivorship and representatives of relevant professional and advocacy organizations. RESULTS/CONCLUSIONS: The proposed model identifies time points during breast cancer care for assessment of and education about physical impairments. Ultimately, implementation of the model may influence incidence and severity of breast cancer treatment-related physical impairments. As such, the model seeks to optimize function during and after treatment and positively influence a growing survivorship community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».