An eHealth Intervention to Increase Physical Activity and Healthy Eating in Older Adult Cancer Survivors: Summative Evaluation Results
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A healthy lifestyle is associated with improved quality of life among cancer survivors, yet adherence to health behavior recommendations is low. OBJECTIVE: This pilot trial developed and tested the feasibility of a tailored eHealth program to increase fruit and vegetable consumption and physical activity among older, long-term cancer survivors. METHODS: American Cancer Society (ACS) guidelines for cancer survivors were translated into an interactive, tailored health behavior program on the basis of Social Cognitive Theory. Patients (N=86) with a history of breast (n=83) or prostate cancer (n=3) and less than 5 years from active treatment were randomized 1:1 to receive either provider advice, brief counseling, and the eHealth program (intervention) or advice and counseling alone (control). Primary outcomes were self-reported fruit and vegetable intake and physical activity. RESULTS: About half (52.7%, 86/163) of the eligible patients consented to participate. The most common refusal reasons were lack of perceived time for the study (32/163) and lack of interest in changing health behaviors (29/163). Furthermore, 72% (23/32) of the intervention group reported using the program and most would recommend it to others (56%, 14/25). Qualitative results indicated that the intervention was highly acceptable for survivors. For behavioral outcomes, the intervention group reported increased fruit and vegetable consumption. Self-reported physical activity declined in both groups. CONCLUSIONS: The brief intervention showed promising results for increasing fruit and vegetable intake. Results and participant feedback suggest that providing the intervention in a mobile format with greater frequency of contact and more indepth information would strengthen treatment effects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle