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Enregistrement W2056583840 · doi:10.1002/pon.1406

Evaluation of a cancer exercise program: patient and physician beliefs

2008· article· en· W2056583840 sur OpenAlexaff
Carmen Peeters, Alistair Stewart, Roanne Segal, E. Wouterloot, Christopher G. Scott, Tim Aubry

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensOttawa HospitalThe Sisters of Charity of OttawaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerMedicinePhysical therapyFamily medicineMedical educationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Participation in an exercise intervention during cancer treatment diminishes the side effects associated with cancer therapies, although such benefits vary according to the disease and the patient characteristics. A structured exercise program providing an individualized fitness program tailored to the patients' illness, treatment, and fitness level would address this variability. However, the need, desired components, and anticipated barriers of such a program have not been systematically explored from either the point of view of cancer patients or treating oncologists. METHODS: Sixty-six cancer patients and 18 medical and radiation oncologists were surveyed on the above variables. RESULTS: Cancer patients and oncologists alike perceived a need for a structured exercise program during and after medical treatment for cancer. Among cancer patients, the most commonly preferred feature was access to consultation with an exercise specialist who could take into account the patient's previous exercise and medical history. Over a third of patients reported interest in a hospital-based fitness program. Oncologists were in favor of appropriate supervision of patients during exercise, and noted insufficient time to discuss exercise in their practice. Respondents noted time and parking as barriers to participation. CONCLUSION: Overall, results support the need for a supervised exercise program during active treatment for cancer and highlight the desired features of such a program.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeAutre devis
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

Citations35
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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