Pre-Exercise Participation Cardiovascular Screening in a Heterogeneous Cohort of Adult Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to investigate the extent of pre-exercise participation ("preparticipation") health screening in a heterogeneous cohort of adult cancer patients. METHODS: Patients (n = 413) with histologically confirmed solid or hematologic malignancy were categorized into preparticipation health screening risk stratification based on American College Sports Medicine (ACSM) recommendations. Risk of an exercise-related event was evaluated during a symptom-limited cardiopulmonary exercise test (CPET) with 12-lead electrocardiography (ECG). RESULTS: Participant risk was categorized as low risk (n = 59, 14%), moderate risk (n = 217, 53%), and high risk (n = 137, 33%). Mean peak oxygen consumption was 21.7 ± 6.7 mL/kg(-1) per minute(-1) or 19.5 ± 21.7% below age- and sex-predicted sedentary values. No major serious adverse events or fatal events were observed during CPET procedures. A total of 31 positive ECG tests were observed, for an event rate of 8%. ACSM risk stratification did not predict the risk of a positive test. Age, statin use, antiplatelet therapy use, cardiovascular disease, prior treatment with anthracycline or radiation therapy, and being sedentary were predictors of a positive test (all p < .10). CONCLUSION: The patient risk-stratification profile strongly suggests that the use of formalized preparticipation health screening is required in all oncology scenarios; however, risk of an exercise-induced event is low, suggesting that the use of exercise testing is not required for pre-exercise clearance in the majority of patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».