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Enregistrement W2009433139 · doi:10.1155/2013/592395

Physical Activity in Adolescents following Treatment for Cancer: Influencing Factors

2013· article· en· W2009433139 sur OpenAlexaff
Marilyn Wright, Angie Bryans, Kaylin Gray, Leah Skinner, Amanda Verhoeve

Notice bibliographique

RevueLeukemia Research and Treatment · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical activityCancerPsychologyCancer treatmentMedicineEnvironmental healthPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine physical activity levels and influencing individual and environmental factors in a group of adolescent survivors of cancer and a comparison group. Methods. The study was conducted using a "mixed methods" design. Quantitative data was collected from 48 adolescent survivors of cancer and 48 comparison adolescents using the Godin Leisure-Time Exercise Questionnaire, the Fatigue Scale-Adolescents, and the Amherst Health and Activity Study-Student Survey. Qualitative data was collected in individual semistructured interviews. Results. Reported leisure-time physical activity total scores were not significantly different between groups. Physical activity levels were positively correlated with adult social support factors in the group of adolescent survivors of cancer, but not in the comparison group. Time was the primary barrier to physical activity in both groups. Fatigue scores were higher for the comparison but were not associated with physical activity levels in either group. The qualitative data further supported these findings. Conclusions. Barriers to physical activity were common between adolescent survivors of cancer and a comparative group. Increased knowledge of the motivators and barriers to physical activity may help health care providers and families provide more effective health promotion strategies to adolescent survivors of pediatric cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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