Moderators of the effects of exercise training in breast cancer patients receiving chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exercise training improves supportive care outcomes in patients with breast cancer who are receiving adjuvant therapy, but the responses are heterogeneous. In this study, the authors examined personal and clinical factors that may predict exercise training responses. METHODS: Breast cancer patients who were initiating adjuvant chemotherapy (N=242) were assigned randomly to receive usual care (UC) (n=82), resistance exercise training (RET) (n=82), or aerobic exercise training (AET) (n=78) for the duration of chemotherapy. Endpoints were quality of life (QoL), aerobic fitness, muscular strength, lean body mass, and body fat. Moderators were patient preference for group assignment, marital status, age, disease stage, and chemotherapy regimen. RESULTS: Adjusted linear mixed-model analyses demonstrated that patient preference moderated QoL response (P= .005). Patients who preferred RET improved QoL when they were assigned to receive RET compared with UC (mean difference, 16.5; 95% confidence interval [95% CI], 4.3-28.7; P= .008) or AET (mean difference, 11; 95% CI, -1.1-23.4; P= .076). Patients who had no preference had improved QoL when they were assigned to receive AET compared with RET (mean difference, 23; 95% CI, 4.9-41; P= .014). Marital status also moderated QoL response (P= .026), age moderated aerobic fitness response (P= .029), chemotherapy regimen moderated strength gain (P= .009), and disease stage moderated both lean body mass gain (P< .001) and fat loss (P= .059). Unmarried, younger patients who were receiving nontaxane-based therapies and had more advanced disease stage experienced better outcomes. The findings were not explained by differences in adherence. CONCLUSIONS: Patient preference, demographic variables, and medical variables moderated the effects of exercise training in breast cancer patients who were receiving chemotherapy. If replicated, these results may inform clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».