A randomized controlled trial of a multiple health behavior change intervention delivered to colorectal cancer survivors: Effects on sedentary behavior
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sedentary behavior may independently contribute to morbidity and mortality among survivors of colorectal cancer. In the current study, the authors assessed whether a telephone-delivered multiple health behavior change intervention had an effect on the sedentary behavior of recently diagnosed colorectal cancer survivors. METHODS: A total of 410 participants were recruited through the Queensland Cancer Registry and randomized to the health coaching (intervention) or usual-care (control) group. Eleven health coaching sessions addressing multiple health behaviors, including sedentary behavior, were delivered over a period of 6 months. Data were collected at baseline (before randomization), at 6 months, and at 12 months via a telephone interview. RESULTS: At 12 months, there was a significant decrease noted in the hours per day of sedentary time in both the health coaching (-1.21; 95% confidence interval [95% CI], -1.71 to -0.70) and usual-care groups (-0.55; 95% CI, -1.06 to -0.05), but the between-group difference was not found to be statistically significant (-0.65; 95% CI, -1.37 to 0.06 [P = .07]). In stratified subgroup analyses, the multiple health behavior change intervention was found to have a significant effect on total sedentary time (hours/day) at 12 months in survivors of colorectal cancer who were aged > 60 years (-0.90; 95% CI, -1.80 to -0.01 [P = .05]), male (-1.33; 95% CI, -2.44 to -0.21 [P = .02]), and nonobese (-1.10; 95% CI, -1.96 to -0.25; [P = .01]). CONCLUSIONS: Incorporating simple messages about limiting sedentary behaviors into a multiple health behavior change intervention was found to have modest effects on sedentary behavior. A sedentary behavior-specific intervention strategy may be required to achieve substantial changes in sedentary behavior among colorectal cancer survivors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».