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Enregistrement W2012057586 · doi:10.1002/pon.1497

Rural breast cancer survivors: exercise preferences and their determinants

2009· article· en· W2012057586 sur OpenAlexaff
Laura Q. Rogers, Stephen Markwell, Steven J. Verhulst, Edward McAuley, Kerry S. Courneya

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésPsychological interventionMedicinePopulationBreast cancerRural areaGerontologyPhysical therapyCancerEnvironmental healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: As a first step in planning interventions to promote exercise in rural breast cancer survivors (BCS), we sought to determine the exercise preferences of rural BCS and to identify the major determinants of these preferences. METHODS: Self-administered mail survey to a population-based sample from a state cancer registry. RESULTS: Among the 483 respondents, 96% were White with mean education of 13+/-2.5 years and mean months since diagnosis of 39.0+/-21.5. Only 19% reported >or=150 min of moderate to vigorous physical activity per week. Although up to half were open to various counseling options, the most popular options were counseling after treatment (36%), face-to-face (47%), and from an exercise specialist (40%). Rural BCS preferred home-based (63%), unsupervised (47%), moderate intensity exercise (65%) that was primarily walking. The strongest preference correlates include higher education with exercise specialist, higher environment score with outdoors, more comorbidities with low intensity and counseling after cancer treatment, higher social support with exercising with friends or family, sedentary or insufficient physical activity with low intensity, and lower household income with preferring supervised exercise. CONCLUSIONS: Interventions designed to promote exercise among rural BCS are needed. Such interventions should consider the environmental aspects of this population and include multiple options based on the preferences of targeted subgroups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,698

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations139
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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