Effects of a Physical Activity Behavior Change Intervention on Inflammation and Related Health Outcomes in Breast Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The goal of this pilot study was to determine the magnitude and direction of intervention effect sizes for inflammatory-related serum markers and relevant health outcomes among breast cancer survivors (BCSs) receiving a physical activity behavior change intervention compared with usual care. METHODS: This randomized controlled trial enrolled 28 stage I, II, or IIIA BCSs who were post-primary treatment and not regular exercisers. Participants were assigned to either a 3-month physical activity behavior change intervention group (ING) or usual care group (UCG). Intervention included supervised aerobic (150 weekly minutes, moderate-intensity) and resistance (2 sessions per week) exercise that gradually shifted to home-based exercise. Outcomes were assessed at baseline and 3 months. RESULTS: Cardiorespiratory fitness significantly improved in the ING versus the UCG (between-group difference = 3.8 mL/kg/min; d = 1.1; P = .015). Self-reported sleep latency was significantly reduced in the ING versus the UCG (between group difference = -0.5; d = -1.2; P = .02) as was serum leptin (between-group difference = -9.0 ng/mL; d = -1.0; P = .031). Small to medium nonsignificant negative effect sizes were noted for interleukin (IL)-10 and tumor necrosis factor (TNF)-α and ratios of IL-6 to IL-10, IL-8 to IL-10, and TNF-α to IL-10, whereas nonsignificant positive effect sizes were noted for IL-6 and high-molecular-weight adiponectin. CONCLUSIONS: Physical activity behavior change interventions in BCSs can achieve large effect size changes for several health outcomes. Although effect sizes for inflammatory markers were often small and not significant, changes were in the hypothesized direction for all except IL-6 and IL-10.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».