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Enregistrement W2133037617 · doi:10.3322/canjclin.56.6.323

Nutrition and Physical Activity During and After Cancer Treatment: An American Cancer Society Guide for Informed Choices

2006· review· en· W2133037617 sur OpenAlexaff
C. Doyle, Lawrence H. Kushi, T. Byers, Kerry S. Courneya, Wendy Demark‐Wahnefried, Bevan C. Grant, Anne McTiernan, C. L. Rock, C. A. Thompson, Ted Gansler, Kimberly Andrews

Notice bibliographique

RevueCA A Cancer Journal for Clinicians · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer survivorshipCancerMedicinePhysical activitySurvivorship curveGerontologyQuality of life (healthcare)Cancer survivorAlternative medicinePhysical therapyNursingPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer survivors are often highly motivated to seek information about food choices, physical activity, and dietary supplement use to improve their treatment outcomes, quality of life, and survival. To address these concerns, the American Cancer Society (ACS) convened a group of experts in nutrition, physical activity, and cancer to evaluate the scientific evidence and best clinical practices related to optimal nutrition and physical activity after the diagnosis of cancer. This report summarizes their findings and is intended to present health care providers with the best possible information from which to help cancer survivors and their families make informed choices related to nutrition and physical activity. The report discusses nutrition and physical activity issues during the phases of cancer treatment and recovery, living after recovery from treatment, and living with advanced cancer; select nutrition and physical activity issues such as body weight, food choices, and food safety; issues related to select cancer sites; and common questions about diet, physical activity, and cancer survivorship.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,009

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,400 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations964
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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