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Physical exercise and quality of life in cancer patients following high dose chemotherapy and autologous bone marrow transplantation

2000· article· en· W2021494623 sur OpenAlexaff
Kerry S. Courneya, Melanie R. Keats, A. Robert Turner

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)AnxietyPhysical therapyPhysical exerciseDepression (economics)Physical fitnessCancerBone marrow transplantationBone marrowRehabilitationChemotherapyTransplantationProspective cohort studyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preliminary evidence indicates that physical exercise may be an effective strategy for the rehabilitation of cancer patients following high dose chemotherapy (HDC) and bone marrow transplantation (BMT), but the focus of this research has been on physical fitness and medical outcomes. In the present study, we employed a prospective design to examine the relationship between physical exercise and various quality of life (QOL) indices in 25 BMT patients. Participants completed weekly self-administered questionnaires upon being admitted to hospital, and monitored the frequency and duration of their exercise during hospitalization. Statistical analyses indicated that exercise during hospitalization was significantly correlated with almost all QOL indices, including physical well-being, psychological well-being, depression, anxiety and days hospitalized. Moreover, only some of the correlations were attenuated after controlling for relevant demographic and medical variables. It was concluded that physical exercise may be related to QOL in BMT patients, but that experimental research is needed before any definitive conclusions can be drawn.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations159
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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