Physical Activity, Biomarkers, and Disease Outcomes in Cancer Survivors: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer survivors often seek information about how lifestyle factors, such as physical activity, may influence their prognosis. We systematically reviewed studies that examined relationships between physical activity and mortality (cancer-specific and all-cause) and/or cancer biomarkers. METHODS: We identified 45 articles published from January 1950 to August 2011 through MEDLINE database searches that were related to physical activity, cancer survival, and biomarkers potentially relevant to cancer survival. We used the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Statement to guide this review. Study characteristics, mortality outcomes, and biomarker-relevant and subgroup results were abstracted for each article that met the inclusion criteria (ie, research articles that included participants with a cancer diagnosis, mortality outcomes, and an assessment of physical activity). RESULTS: There was consistent evidence from 27 observational studies that physical activity is associated with reduced all-cause, breast cancer-specific, and colon cancer-specific mortality. There is currently insufficient evidence regarding the association between physical activity and mortality for survivors of other cancers. Randomized controlled trials of exercise that included biomarker endpoints suggest that exercise may result in beneficial changes in the circulating level of insulin, insulin-related pathways, inflammation, and, possibly, immunity; however, the evidence is still preliminary. CONCLUSIONS: Future research directions identified include the need for more observational studies on additional types of cancer with larger sample sizes; the need to examine whether the association between physical activity and mortality varies by tumor, clinical, or risk factor characteristics; and the need for research on the biological mechanisms involved in the association between physical activity and survival after a cancer diagnosis. Future randomized controlled trials of exercise with biomarker and cancer-specific disease endpoints, such as recurrence, new primary cancers, and cancer-specific mortality in cancer survivors, are warranted.
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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 | 0,010 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».