Patient‐reported outcomes, body composition, and nutrition status in patients with head and neck cancer: Results from an exploratory randomized controlled exercise trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with head and neck cancer experience loss of weight and muscle mass, decreased functioning, malnutrition, depression, and declines in quality of life during and after treatment. The purpose of this exploratory randomized study was to determine the optimal timing for the initiation of a lifestyle and progressive resistance exercise training intervention (during or after radiation therapy), as determined by intervention adherence and by comparing between-group outcomes across 24 weeks. METHODS: Sixty patients with head and neck cancer were randomized to engage in a 12-week lifestyle intervention and progressive resistance-training program either during radiation treatment or immediately after completion. The primary outcome of body composition--specifically, lean body mass, body mass index, and body fat--as well as secondary outcomes of fitness, quality of life, depression, and nutrition status were evaluated. RESULTS: The progressive resistance-training intervention carried out during treatment did not significantly influence the primary outcome of body composition, despite a significant increase in weekly physical activity reported by the intervention group. A small-to-medium intervention effect was noted for some secondary outcomes, including fitness, quality of life, and nutrition status. Regardless of whether patients received the immediate or delayed progressive resistance-training intervention, the analysis revealed a main effect of time on body composition, fitness, quality of life, depression, and nutritional scores. CONCLUSIONS: Although the intervention during treatment did not reduce the loss of lean body mass, delaying the exercise program until after treatment completion was associated with improved intervention adherence, a finding with important clinical implications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».