Exercise and nutrition for head and neck cancer patients: a patient oriented, clinic-supported randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on physical activity and nutrition interventions aimed at positively impacting symptom management, treatment-related recovery and quality of life has largely excluded head and neck (HN) cancer populations. This translates into a lack of clinical programming available for these patient populations. HN cancer patients deal with severe weight loss, with more than 70% attributed to lean muscle wasting, leading to extended recovery times, decreased quality of life (QoL), and impaired physical functioning. To date, interventions to address body composition issues have focused solely on diet, despite findings that nutritional therapy alone is insufficient to mitigate changes. A combined physical activity and nutrition intervention, that also incorporates important educational components known to positively impact behaviour change, is warranted for this population. Our pilot work suggests that there is large patient demand and clinic support from the health care professionals for a comprehensive program. METHODS/DESIGN: Therefore, the purpose of the present study is to examine the impact and timing of a 12-week PA and nutrition intervention (either during or following treatment) for HN cancer patients on body composition, recovery, serum inflammatory markers and quality of life. In addition, we will examine the impact of a 12-week maintenance program, delivered immediately following the intervention, on adherence, patient-reported outcomes (i.e., management of both physical and psychosocial treatment-related symptoms and side-effects), as well as return to work. DISCUSSION: This research will facilitate advancements in patient wellness, survivorship, and autonomy, and carve the path for a physical-activity and wellness-education model that can be implemented in other cancer centers. TRIAL REGISTRATION: Current Controlled Trials NCT01681654.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».