Fatigue and Physical Activity in Older Patients With Cancer: A Six-Month Follow-Up Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To determine the relationship between fatigue and physical activity in older patients with cancer. DESIGN: Targeted analysis using data from a prospective longitudinal study. SETTING: A cancer care facility in southeastern Ontario, Canada. SAMPLE: 440 patients, aged 65 years and older, seeking consultation for cancer treatment at a regional cancer clinic for lymphoma or leukemia or lung, breast, genitourinary, head or neck, gastrointestinal, or skin cancers. METHODS: Self-report questionnaires were mailed to consenting participants and completed at baseline and three and six months after consultation for cancer treatment. MAIN RESEARCH VARIABLES: Participants rated fatigue and physical activity and reported comorbidities and personal demographic characteristics. Clinical measures of disease and treatment factors were obtained through chart abstraction. FINDINGS: Fatigue was the most prevalent symptom reported. Higher fatigue was associated with lower physical activity levels. Physical activity level significantly predicted fatigue level, regardless of age. CONCLUSIONS: Physical activity level is a modifiable factor significantly predicting cancer-related fatigue at three and six months following consultation for cancer treatment. The results suggest that physical activity may reduce fatigue in older patients with cancer. IMPLICATIONS FOR NURSING: Physical activity interventions should be developed and tested in older patients 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».