Decline in Physical Activity Level in the Childhood Cancer Survivor Study Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to identify demographic and health-related predictors of declining physical activity levels over a four-year period among participants in the Childhood Cancer Survivor Study. METHODS: Analyses included 7,287 ≥5-year childhood cancer survivors and 2,107 siblings who completed multiple follow-up questionnaires. Participants were classified as active if they met the Centers for Disease Control and Prevention guidelines for physical activity. Generalized linear models were used to compare participants whose physical activity levels declined from active to inactive over the study to those who remained active. In addition, selected chronic conditions (CTCAE v4.03 Grade 3 and 4) were evaluated as risk factors in an analysis limited to survivors only. RESULTS: The median age at last follow-up among survivors and siblings was 36 (range, 21-58) and 38 (range, 21-62) years, respectively. The rate of decline did not accelerate over time among survivors when compared with siblings. Factors that predicted declining activity included body mass index ≥30 kg/m(2) [RR = 1.32; 95% confidence interval (CI), 1.19-1.46, P < 0.01], not completing high school (RR = 1.31; 95% CI, 1.08-1.60, P < 0.01), and female sex (RR = 1.33; 95% CI, 1.22-1.44, P < 0.01). Declining physical activity levels were associated with the presence of chronic musculoskeletal conditions (P = 0.034), but not with the presence of cardiac (P = 0.10), respiratory (P = 0.92), or neurologic conditions (P = 0.21). CONCLUSIONS: Interventions designed to maximize physical activity should target female, obese, and less educated survivors. Survivors with chronic musculoskeletal conditions should be monitored, counseled, and/or referred for physical therapy. IMPACT: Clinicians should be aware of low activity levels among subpopulations of childhood cancer survivors, which may heighten their risk for chronic illness.
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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 | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».