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Enregistrement W2042413222 · doi:10.1249/mss.0b013e3182895195

Comparison of Aerobic Exercise Intensity Prescription Methods in Breast Cancer

2013· article· en· W2042413222 sur OpenAlexafffund
Amy A. Kirkham, Kristin L. Campbell, Donald C. McKenzie

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineExercise prescriptionBreast cancerExercise intensityIntensity (physics)Heart rateAerobic exerciseMetabolic equivalentTreadmillPhysical therapyMedical prescriptionCancerRehabilitationInternal medicineCardiologyPhysical activityBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Exercise plays an important role in cancer rehabilitation, but a precise prescription of exercise intensity is required to maximize the benefits of this intervention. It is unknown whether different methods of prescribing aerobic exercise intensity achieve the same intensity. Breast cancer treatments may alter exercise response and thereby may affect the accuracy of these methods. PURPOSE: The purpose of this study was to compare the accuracy and achieved intensity of four common methods of prescribing exercise intensity within and between breast cancer patients recently finished chemotherapy (n = 10), survivors finished treatment (n = 10), and healthy controls (n = 10). METHODS: The methods compared were as follows: the American College of Sports Medicine's metabolic equation for treadmill walking (METW), heart rate reserve (HRR), direct heart rate (DIRECT HR), and RPE. The methods were used to prescribe 60% oxygen consumption reserve (VO2R) in four randomly assigned 10-min periods of treadmill walking with expired gas collection to evaluate 1) achieved intensity (measured % VO2R) and 2) accuracy (defined as: [60% VO2R-achieved intensity]). RESULTS: The accuracy of the methods was not equivalent across groups (P = 0.04). HRR and METW did not differ across groups and were most accurate in patients. HRR, METW, and DIRECT HR were all more accurate than RPE in survivors (P ≤ 0.01). RPE was the least accurate in all groups. The accuracy of DIRECT HR was much lower in patients than that in survivors and controls (P ≤ 0.01). CONCLUSIONS: The four methods of exercise intensity prescription varied in accuracy in prescribing 60% VO2R and did not achieve equivalent exercise intensities within breast cancer patients, survivors, and healthy controls. HRR and METW were the most accurate methods for exercise intensity prescription in breast cancer patients and survivors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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