Effect of physical activity (PA) perceptions in cancer survivors on PA behaviors: Helping health care providers improve patient communication.
Notice bibliographique
Résumé
201 Background: While engagement in PA can lessen fatigue, improve quality of life (QOL) and/or improve survival in cancer survivors, to what extent patients are aware of this and how it affects their behavior is unclear. Methods: 1,244 adult cancer survivors across disease sites and stages (mostly curative) at the Princess Margaret Cancer Centre (PMCC) were surveyed about their perceptions of PA, the barriers that prevent them from being physically active, and their level of PA currently. Multivariable logistic regression evaluated the associations between clinical and socio-demographic factors on these perceptions and current activity levels. Analyses were adjusted for performance status and important covariates. Results: Cancer survivors were surveyed at a median of 26 months after diagnosis. 16% had breast, 12% GI, 26% gyne/GU, 14% head and neck, 6% lung and 19% hematologic cancers. 55% of survivors reported being physically active. Overall, 76% believed PA could lessen their fatigue, 91% reported PA could improve their QOL, and 89% felt PA could improve their 5-year survival. Common barriers to PA were: being too ill (41%), too tired (33%), too busy (29%) and having too many home responsibilities (28%). Older patients were more likely to believe that PA would not improve their fatigue (p=0.005) and not improve their 5-year survival (p=0.001). Lower household income was associated with belief in lack of benefit of PA on fatigue (p=0.0001) or QOL (p=0.02). Not perceiving benefit of PA on fatigue, QOL, or survival was associated with substantially lower levels of PA (p<0.01; each comparison), as was being older and having a lower income (p=<0.01, each comparison). Conclusions: Older patients (even those with good performance status) and those coming from a lower socioeconomic status were more likely to have negative perceptions of the effect of PA on major cancer outcomes, resulting in lower PA levels. At PMCC, we are using this information to shape how we communicate with our patients in our survivorship program to help them with their decision-making on PA.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».