Evidence-based risk assessment and recommendations for physical activity clearance: cancer<sup>1</sup>This paper is one of a selection of papers published in this Special Issue, entitled Evidence-based risk assessment and recommendations for physical activity clearance, and has undergone the Journal’s usual peer review process.
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity is becoming increasingly acknowledged as an integral component of in the multidisciplinary management of cancer patients. Intensive inquiry in this area is likely to increase further over the next decade; however, cancer-specific, evidence-based risk assessment and recommendations for physical activity are not available. A systematic literature review was performed of all studies conducting an exercise training intervention and (or) any form of objective exercise test among adults diagnosed with cancer. Studies were assessed according to evaluation criteria developed by a panel of experts. A total of 118 studies involving 5529 patients were deemed eligible. Overall, the results suggest that exercise training and maximal and submaximal exercise testing are relatively safe procedures with a total nonlife-threatening adverse event rate of <2%. There was only 1 exercise training-related death. However, the quality of exercise testing methodology and data reporting is less than optimal. Thus, whether the low incidence of events reflects the true safety of exercise training and exercise testing in cancer patients or less than optimal methodology and (or) data reporting remains to be determined. Evidence-based absolute and relative contraindications to physical activity and exercise training and testing are provided as well as probing decision-trees to optimize the adoption and safety of physical activity in persons diagnosed with cancer.
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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 | 0,082 | 0,325 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,011 |
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 ».