Differences in Baseline Characteristics and Outcomes at 1- and 2-Year Follow-up of Cancer Survivors Accrued via Self-Referral versus Cancer Registry in the FRESH START Diet and Exercise Trial
Notice bibliographique
Résumé
Participant accrual to research studies is a challenge; oftentimes, advertisements are used to supplement cases ascertained through clinic caseloads and cancer registries. It is unknown, however, if cases ascertained through these two sources differ. In this study, we compared self-referred (n = 209) and registry-ascertained (n = 334) participants enrolled in FRESH START, a randomized controlled trial promoting a healthy diet and increased exercise among breast and prostate cancer survivors. The two groups were compared on baseline characteristics, adherence, attrition, and outcomes by study arm. Compared with participants enrolled from registries, self-referrals were significantly younger (54.1 +/- 10.4 versus 58.7 +/- 10.7 years), more likely to have later-stage disease and to have received chemotherapy (40% versus 19%), and more likely to report "fighting spirit" coping styles (50% versus 30%), lower quality-of-life (88.2 +/- 15.1 versus 92.0 +/- 12.9), fewer comorbid conditions (1.87 +/- 1.60 versus 2.24 +/- 1.78), and lower consumption of five or more daily servings of fruits and vegetables (35% versus 45%; P values <0.05). Although no differences in behavior change were observed between self-referred and registry-ascertained cases assigned to the tailored intervention arm, this was not the case within the attention control arm. Among those who received the attention control intervention of standardized materials in the public domain, self-referred versus registry-ascertained participants showed significantly greater increases in exercise at 1-year follow-up and significantly greater increases in fruit and vegetable consumption at both 1- and 2-year follow-up (P values <0.05). Several differences exist between self-referred and registry-ascertained participants, including motivation to respond to standardized educational materials, which appears significantly greater in self-referred populations.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».