Six-Month Follow-up of Patient-Rated Outcomes in a Randomized Controlled Trial of Exercise Training during Breast Cancer Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few exercise trials in cancer patients have reported longer-term follow-up. Here, we report a 6-month follow-up of exercise behavior and patient-rated outcomes from an exercise trial in breast cancer patients. METHODS: Breast cancer patients initiating adjuvant chemotherapy (n = 242) were randomly assigned to usual care (n = 82), resistance exercise training (RET; n = 82), or aerobic exercise training (AET; n = 78) for the duration of their chemotherapy. At 6-month follow-up, participants were mailed a questionnaire that assessed quality of life, self-esteem, fatigue, anxiety, depression, and exercise behavior. RESULTS: Two hundred one (83.1%) participants provided 6-month follow-up data. Adjusted linear mixed-model analyses showed that, at 6-month follow-up, the RET group reported higher self-esteem [adjusted mean difference, 1.6; 95% confidence interval (95% CI), 0.1-3.2; P = 0.032] and the AET group reported lower anxiety (adjusted mean difference, -4.7; 95% CI, -0.0 to -9.3; P = 0.049) compared with the usual care group. Moreover, compared with participants reporting no regular exercise during the follow-up period, those reporting regular aerobic and resistance exercise also reported better patient-rated outcomes, including quality of life (adjusted mean difference, 9.5; 95% CI, 1.2-17.8; P = 0.025). CONCLUSIONS: Improvements in self-esteem observed with RET during breast cancer chemotherapy were maintained at 6-month follow-up whereas reductions in anxiety not observed with AET during breast cancer chemotherapy emerged at 6-month follow-up. Moreover, adopting a combined aerobic and resistance exercise program after breast cancer chemotherapy was associated with further improvements in patient-rated outcomes. Exercise training during breast cancer chemotherapy may result in some longer-term and late effects for selected patient-rated outcomes.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 ».