Predictors of declining levels of physical activity among adult survivors of childhood cancer.
Notice bibliographique
Résumé
10062 Background: Childhood cancer survivors are at increased risk of developing obesity-related diseases, yet many survivors do not meet established guidelines for physical activity. We aimed to identify demographic and health-related predictors of declining physical activity among participants in the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS). Methods: Analyses included 6617 >5 year childhood cancer survivors diagnosed between 1970-86 who completed the CCSS 2003 and 2007 follow-up questionnaires, and1992 siblings. Participants were classified as active if they reported engaging in any physical activity other than their regular job duties in the prior month. Generalized linear models using a log-link and Poisson distribution were used to compare participants whose physical activity levels fell from active to inactive over the study interval to those who remained active or whose activity levels improved. In addition to analyses comparing survivors to siblings, selected demographic factors and chronic conditions (CTCAE v4.0 Grade 3 and 4) were evaluated as risk factors in an analysis among survivors alone. Risk ratios (RR) with 95% confidence intervals (CI) are reported. Results: The median age at last follow-up among survivors and siblings was 36 (range: 21-58) and 38 (range: 21-62) years, respectively. Approximately 14% of survivors and 9% of siblings reported declines in physical activity across the study interval (p<0.01). Factors that predicted declining levels of physical activity included BMI≥30kg/m2 (RR=1.4, 95% CI=1.3-1.7, p<0.01), BMI<18.5kg/m2 (RR=1.4, 95% CI=1.0-1.8, p=0.03), not completing high school (RR=1.7, 95% CI=1.2-2.2, p<0.01), and black race (RR=1.6, 95% CI=1.2-2.1, p<0.01). In a model limited to survivors, declining levels of physical activity were more likely among survivors who reported the presence of Grade 3 or 4 neurological (RR=1.5, 95% CI=1.2-1.8, p<0.01) or cardiac conditions (RR=1.5, 95% CI=1.3-1.9, p<0.01). Conclusions: Childhood cancer survivors are at increased risk of becoming inactive over time compared to siblings. Interventions targeting survivors at highest risk of decline are required to reduce the risk of chronic diseases associated with an inactive lifestyle.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».