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Enregistrement W2559295313 · doi:10.1182/blood.v106.11.5171.5171

A Supervised Group Exercise Program for Patients with Multiple Myeloma.

2005· article· en· W2559295313 sur OpenAlexaff
Christine I. Chen, Danielle Rolfe, Faith Delos-Reyes, Devi Ahuja, Christina Lee

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyAerobic exerciseDepression (economics)Quality of life (healthcare)Anxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Cancer-related fatigue, anemia, bone pain, treatment toxicities, depression, and advanced age contribute to debilitation in myeloma. Myeloma pts are reluctant to exercise due to lack of disease-specific exercise guidelines and fear of injury. At our centre, a disease-modified, supervised exercise pilot program has been evaluated with 20 subjects. Methods: Subjects attending myeloma clinic were accrued over 6 wks in response to posted notices. Eligibility: no recent bone fracture/radiation, max. MET (metabolic equivalent) ≥6 (21mL O2 consumption/kg/min, VO2) sufficient to undergo regular exercise (DASI screen). The 12 wk program included weekly supervised group sessions (90 min) and individualized home-based exercises (twice weekly). Exercises were based on American College of Sports Medicine guidelines modified to cancer pts (Lucia et al 2003) and outlined in a manual. Exercises: 1) low-intensity aerobic (treadmills, track walking, recumbent cycle ergometers to 45–75% max. HR); 2) resistance training (therabands, balls, hand wts, or body wt); 3) flexibility training (stretch exercises). Subjects were assessed at baseline and 12 wks for: 1) body composition (wt, BMI, bioelectrical impedence); 2) fitness (HR, peak VO2, max. grip strength, endurance, flexibility measures); 3) quality of life (FACT-F questionnaire); 4) pain (Brief pain inventory); 5) mental health (Hospital Anxiety Depression Scale). Results: 20 subjects took part in the pilot program: 6M:14F; median age 60 yrs(42–74); median disease duration 29 mos(15mos–14yrs); median prior therapies 3(0–8); prior ASCT 16/20 - median time from ASCT 20 mos(3mos–12 yrs), 15/20 with bone disease/pain, 10/20 on active myeloma therapy. Comorbidities: 10/20 had lung, arthritis, or heart disease; 2/20 active smokers. Median Hb 116g/L (range 81–147) - 5/20 subjects had Hb≤100g/L. 18/20 subjects completed the 12 wk program (2 dropouts: 1 hospitalization, 1 unexpected travel). Attendance was variable - 24%(54/216) of total visits missed, most due to minor illness or disease/medication complications. Monthly program evaluations showed enthusiasm for the group format with individualized instruction helping to allay fears of injury. Despite weekly travel, subjects preferred the group setting vs home exercises alone, citing motivation from peers/instructors as vital. Conclusions: A formal exercise program for myeloma is feasible with potential benefits in fitness and mental health. Detailed exercise diagrams/video, expanded strength training, and increased individualized time to ensure proper technique were suggestions for incorporation into our current program. A planned RCT comparing our tailored exercise program to standard care will help develop a prescription for maintaining longterm quality of life for myeloma survivors. Mean baseline (SD) Mean Wk 12 (SD) Difference P-value (paired t-test) *Difference post-6 min walk to resting HR* 45 (18) 44 (19) −1.5 (21) 0.797 SBP* 21.4 (10.7) 18.5 (16.2) −2.9 (13.0) 0.427 6min walk 548 (102) 588 (114) 40 (48) 0.008 Peak VO2 12.6 (1.7) 13.3 (1.9) 0.7 (0.8) 0.007 Wt (kg) 72.6 (11.4) 71.8 (11.6) −0.8 (2.8) 0.320 BMI (Wt/Ht2) 27.5 (4.1) 27.2 (4.4) −0.3 (1.0) 0.328 Body fat (%) 34.7 (6.8) 34.8 (6.7) 0.0 (1.3) 0.328 Strength test 11.5 (3.2) 14.9 (5.6) 3.4 (3.4) 0.005 Flexibility test 20.4 (5.6) 22.9 (8.9) 2.5 (7.6) 0.288 FACT-F 113.7 (22.5) 117.6 (24.1) 3.9 (11.7) 0.214 HAD scale 6.5 (2.4) 5.2 (2.5) −1.2 (1.6) 0.012

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2005
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