Group trajectory analysis helps to identify older cancer survivors who benefit from distance‐based lifestyle interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of older cancer survivors is increasing as more adults survive to older ages. The objectives of this study were to examine trajectories of physical activity (PA) and physical function (PF) over a 2-year lifestyle counseling study and to identify characteristics of the trajectory groups. METHODS: This was a secondary analysis of Reach Out to Enhance Wellness, a randomized controlled trial of home-based lifestyle counseling. The 641 participants were older (≥65 years), overweight (body mass index [BMI], 25 to <40 kg/m(2)), long-term community-dwelling survivors (>5 years) of breast, prostate, and colorectal cancer from Canada, the United Kingdom, and the United States (21 states) who had been randomly assigned to an immediate intervention or a 12-month-wait-listed control arm. The main outcome measures were PA and PF trajectory group membership. RESULTS: Three PA groups and 5 PF trajectory groups were observed. The baseline BMI (P < .001) and self-efficacy for performing strength (P < .0001) and endurance exercises (P < .0002) were the strongest predictors of achieving the highest amount of PA and the most favorable functional trajectory over 2 years. Individuals with low baseline self-efficacy, no PA, and a Short Form 36 PF subscale score < 65 did not benefit from the intervention. CONCLUSIONS: This study identified characteristics of survivors who benefited from home-based interventions and suggested alternative approaches for survivors requiring more structured and intensive interventions to promote behavioral changes.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».