Moderator Effects in a Randomized Controlled Trial of Exercise Training in Lymphoma Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Healthy Exercise for Lymphoma Patients trial showed that aerobic exercise training improved important health outcomes in lymphoma patients. Here, we examine potential moderators of the exercise training response. METHODS: Lymphoma patients were stratified by major disease type and current treatment status and randomly assigned to usual care (n = 62) or aerobic exercise training (n = 60) for 12 weeks. Endpoints were quality of life, cardiovascular fitness, and body composition. Moderators were patient preference for group assignment, age, sex, marital status, disease stage, body mass index, and general health. RESULTS: Patient preference did not statistically moderate the effects of exercise training on quality of life (P for interaction = 0.36), but the interaction effect of 7.8 points favoring patients with no preference was clinically meaningful. Marital status (P for interaction = 0.083), general health (P for interaction = 0.012), and body mass index (P for interaction = 0.010) moderated the effects of aerobic exercise training on quality of life with better outcomes for unmarried versus married patients, patients in poor/fair health versus good-to-excellent health, and normal weight/obese versus overweight patients. Disease stage (P for interaction = 0.056) and general health (P for interaction = 0.012) moderated the effects of aerobic exercise training on body composition with better outcomes for patients with advanced disease versus early disease/no disease and patients in good health versus very good-to-excellent health. No variables moderated intervention effects on cardiovascular fitness. Findings were not explained by differences in adherence. CONCLUSIONS: Clinically available variables predicted quality of life and body composition responses to aerobic exercise training in lymphoma patients. If replicated, these results may inform future randomized trials and clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».