Effect of exercise on upper extremity pain and dysfunction in head and neck cancer survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shoulder pain and disability are well recognized complications associated with surgery for head and neck cancer. This study was designed to examine the effects of progressive resistance exercise training (PRET) on upper extremity pain and dysfunction in postsurgical head and neck cancer survivors. METHODS: Fifty-two head and neck cancer survivors were assigned randomly to PRET (n = 27) or a standardized therapeutic exercise protocol (TP) (n = 25) for 12 weeks. The primary endpoint was change in patient-rated shoulder pain and disability from baseline to postintervention. Secondary endpoints were upper extremity strength and endurance, range of motion, fatigue, and quality of life. RESULTS: Follow-up assessment for the primary outcome was 92%, and adherence to the supervised PRET and TP programs were 95% and 87%, respectively. On the basis of intention-to-treat analyses, PRET was superior to TP for improving shoulder pain and disability (-9.6; 95% confidence interval [95% CI], -16.4 to -4.5; P = .001), upper extremity strength (+10.8 kg; 95% CI, 5.4-16.2 kg; P < .001), and upper extremity endurance (+194 repetitions x kg; 95% CI, 10-378 repetitions x kg; P = .039). Changes in neck dissection impairment, fatigue, and quality of life favored the PRET group but did not reach statistical significance. CONCLUSIONS: The PRET program significantly reduced shoulder pain and disability and improved upper extremity muscular strength and endurance in head and neck cancer survivors who had shoulder dysfunction because of spinal accessory nerve damage. Clinicians should consider the addition of PRET in the rehabilitation of postsurgical head and neck cancer survivors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».