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Enregistrement W2111964910 · doi:10.1111/j.1365-2354.2005.00595.x

The effect of a whole body exercise programme and dragon boat training on arm volume and arm circumference in women treated for breast cancer

2005· article· en· W2111964910 sur OpenAlexafffund
Kirstin N. Lane, D. K. Jespersen, Donald C. McKenzie

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer Care · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineBreast cancerPhysical therapyCircumferenceConfidence intervalCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to examine the effect of a whole body exercise programme and dragon boat training on changes in arm volume in breast cancer survivors. A total of 16 female breast cancer survivors with no clinical history of lymphoedema volunteered. The 20-week exercise programme consisted of resistance and aerobic exercise with the addition of dragon boat training at week 8. Arm circumference at two sites (CIRC10, CIRC15), arm volume (VOL), and upper body strength (1-RM) were measured at baseline (T1), week 8 (T2), and week 20 (T3). All statistical tests were two-sided (alpha < or = 0.05). No significant differences between the ipsilateral and contralateral upper extremities at any of the three time points were found. All variables significantly increased from T1 to T3 (CIRC10: difference, d = 0.49 cm, 95% confidence interval, CI = 0.25-0.73, P = 0.000; CIRC15: d = 1.33 cm, CI = 0.78-1.88, P = 0.000; VOL: d = 100 mL, CI = 69-130, P = 0.000). As well, 1-RM significantly increased from T1 to T3 (d = 10.8 kg, CI = 5.6-16.1; P = 0.000). In summary, participation in a whole body exercise programme and dragon boat training resulted in a significant increase in upper extremity volume over time. However, the changes were consistent for both arms and the significant gain in upper body muscular strength likely accounted for the increase in arm volume.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,260 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations72
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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