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Enregistrement W2198779068 · doi:10.1186/s12885-015-2003-5

Healthy Living after Cancer: a dissemination and implementation study evaluating a telephone-delivered healthy lifestyle program for cancer survivors

2015· article· en· W2198779068 sur OpenAlexafffund
Elizabeth Eakin, Sandra C. Hayes, Marion Haas, Marina M. Reeves, Janette L. Vardy, Frances Boyle, Janet E. Hiller, Gita D. Mishra, Ana D. Goode, Michael Jefford, Bogda Koczwara, Christobel Saunders, Wendy Demark‐Wahnefried, Kerry S. Courneya, Kathryn H. Schmitz, Afaf Girgis, Kate White, Kathy Chapman, Anna Boltong, Katherine Lane, Sandy McKiernan, Lesley Millar, Lorna O’Brien, Greg Sharplin, Polly Baldwin, Erin Robson

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCancer Council QueenslandCancer Council VictoriaCancer Council NSWNational Health and Medical Research CouncilAustralian Research CouncilMedical Research CouncilFriends of The Mater FoundationIngham Institute for Applied Medical ResearchCanada Research ChairsPerelman School of Medicine, University of PennsylvaniaSwinburne University of TechnologyUniversity of AlbertaNational Breast Cancer FoundationUniversity of New South WalesPeter MacCallum Cancer CentreUniversity of Technology SydneyUniversity of SydneyUniversity of PennsylvaniaCancer Institute NSWMater Foundation
Mots-clésMedicineCancer survivorHealth coachingCancerPsychosocialPsychological interventionSurvivorship curveCoachingGerontologyCancer survivorshipFamily medicineCancer preventionPhysical therapyIntervention (counseling)NursingPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Given evidence shows physical activity, a healthful diet and weight management can improve cancer outcomes and reduce chronic disease risk, the major cancer organisations and health authorities have endorsed related guidelines for cancer survivors. Despite these, and a growing evidence base on effective lifestyle interventions, there is limited uptake into survivorship care. METHODS/DESIGN: Healthy Living after Cancer (HLaC) is a national dissemination and implementation study that will evaluate the integration of an evidence-based lifestyle intervention for cancer survivors into an existing telephone cancer information and support service delivered by Australian state-based Cancer Councils. Eligible participants (adults having completed cancer treatment with curative intent) will receive 12 health coaching calls over 6 months from Cancer Council nurses/allied health professionals targeting national guidelines for physical activity, healthy eating and weight control. Using the RE-AIM evaluation framework, primary outcomes are service-level indicators of program reach, adoption, implementation/costs and maintenance, with secondary (effectiveness) outcomes of patient-reported anthropometric, behavioural and psychosocial variables collected at pre- and post-program completion. The total participant accrual target across four participating Cancer Councils is 900 over 3 years. DISCUSSION: The national scope of the project and broad inclusion of cancer survivors, alongside evaluation of service-level indicators, associated costs and patient-reported outcomes, will provide the necessary practice-based evidence needed to inform future allocation of resources to support healthy living among cancer survivors. TRIAL REGISTRATION: Australian and New Zealand Clinical Trials Registry (ANZCTR)--ACTRN12615000882527 (registered on 24/08/2015).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,400 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations77
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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