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.
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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».