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Enregistrement W2160250214 · doi:10.4081/hpr.2013.e28

Ten weeks of home-based exercise attenuates symptoms of chemotherapy-induced peripheral neuropathy in breast cancer patients

2013· article· en· W2160250214 sur OpenAlexaboutno aff
Karen Y. Wonders, Gabrielle Whisler, Hallie Loy, Brian Holt, Kelsey Bohachek, Robert A. Wise

Notice bibliographique

RevueHealth psychology research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerQuality of life (healthcare)Peripheral neuropathyPhysical therapyChemotherapy-induced peripheral neuropathyCancerChemotherapyAnalysis of varianceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this investigation was to determine if a structured, home-based exercise program was beneficial to reduce symptoms of chemotherapy-induced peripheral neuropathy and improve quality of life (QOL). A total of 50 women who are breast cancer survivors and are listed in the Breast Cancer Registry of Greater Cincinnati database were recruited by mail. Participants were initially asked to complete the McGill QOL questionnaire and the Leeds Assessment of Neuropathic Symptoms and Signs, before beginning a 10-week home-based exercise program. At the completion of the exercise program, subjects were asked again to complete the same two questionnaires. Pre- and post-intervention data were analyzed using a repeated measures ANOVA, at a significance level of α<0.05. Six individuals completed the investigation. Prior to the 10-week exercise program, participants described their pain as unpleasant skin sensations (Pre-HBEx, N=6), abnormally sensitive to touch (Pre-HBEx, N=6), and coming on suddenly in bursts for no apparent reason (Pre-HBEx, N=5). Following 10-weeks of exercise, participants reported experiencing less of these symptoms (Post-HBEx, N=3, 1, and 4 respectively; P=0.05). It was also determined that troublesome symptoms were significantly reduced after 10-weeks of home-based exercise (P=0.05).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,402 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations38
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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