Fatigue, Self-efficacy, Physical Activity, and Quality of Life in Women With Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than 192 000 US women faced the challenge of living with breast cancer in 2009. Although exercise may help combat treatment-related symptoms, cancer-related fatigue has been identified as a potential barrier to engaging in physical activity. Self-efficacy has been proposed to mediate the impact of cancer-related fatigue on physical activity and subsequently improve quality of life (QOL). OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the linkages among the concepts of an introductory model of fatigue related to cancer, self-efficacy for physical activity, physical activity, and QOL in women being treated for breast cancer. INTERVENTIONS/METHODS: Women currently receiving treatment for breast cancer were asked to complete 5 instruments: demographic profile, Piper Fatigue Scale, Physical Activity Assessment Inventory, Human Activity Profile, and McGill QOL Questionnaire. Structural equation modeling of the data was performed to determine the direct and indirect influences of study variables on QOL. RESULTS: The model was tested based on responses of 73 participants. All paths between variables were significant. The model explained 53% of the variance in QOL scores, 28% of the variance in physical activity, and 31% of the variance in self-efficacy. CONCLUSIONS: Although fatigue is most commonly thought of as a physical problem requiring physical intervention, this study provides emerging evidence to suggest there may be potential interventions to improve self-efficacy that may mediate the effect of fatigue on QOL. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Interventions to improve self-efficacy may contribute to increased physical activity and improved QOL in this population.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».