Biobehavioral Factors Mediate Exercise Effects on Fatigue in Breast Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to examine mediators of fatigue response to an exercise intervention for breast cancer survivors in a pilot randomized controlled trial. METHODS: Postmenopausal breast cancer survivors (n = 46; ≤stage 2), off primary treatment, and reporting fatigue and/or sleep dysfunction were randomized to a 3-month exercise intervention (160 min·wk of moderate-intensity aerobic walking, twice weekly resistance training with resistance bands) or control group. Six discussion group sessions provided behavioral support to improve adherence. Fatigue, serum cytokines, accelerometer physical activity, cardiorespiratory fitness, sleep dysfunction, and psychosocial factors were assessed at baseline and 3 months. RESULTS: The exercise intervention effect sizes for fatigue were as follows: fatigue intensity d = 0.30 (P = 0.34), interference d = -0.38 (P = 0.22), and general fatigue d = -0.49 (P = 0.13). Using the Freedman-Schatzkin difference-in-coefficients tests, increase in fatigue intensity was significantly mediated by interleukin 6 (IL-6) (82%), IL-10 (94%), IL-6/IL-10 (49%), and tumor necrosis factor-α (TNF-α):IL-10 (78%) with reduced sleep dysfunction increasing the relationship between intervention and fatigue intensity rather than mediating intervention effects (-88%). Decrease in fatigue interference was mediated by sleep dysfunction (35%), whereas IL-10 and pro-anti-inflammatory cytokine ratios increased the relationship between intervention and interference (-25% to -40%). The reduction in general fatigue was significantly mediated by minutes of physical activity (76%), sleep dysfunction (45%), and physical activity enjoyment (40%), with IL-10 (-40%) and IL-6/IL-10 (-11%) increasing the intervention-fatigue relationship. In the intervention group, higher baseline fatigue, anxiety, depression, and perceived exercise barrier interference predicted a greater decline in fatigue interference and/or general fatigue during the intervention. CONCLUSIONS: Biobehavioral factors mediated and enhanced intervention effects on fatigue, whereas psychosocial factors predicted fatigue response. Further study is warranted to confirm our results and to improve understanding of relationships that mediate and strengthen the intervention-fatigue association.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».