Implementation of an exercise behavior change clinic for men with prostate cancer: Baseline results.
Notice bibliographique
Résumé
169 Background: Regular physical activity (PA) and resistance training (RT) has been shown to improve the health of prostate cancer survivors (PCS), however participation rates are low. To address survivorship needs and support behaviour change, the Prostate Cancer Supportive Care (PCSC) program implemented an Exercise Physiology (EP) clinic using one-on-one exercise counselling. Our objective was to understand the PA and RT characteristics of PCS and examine the effect of an EP clinic on behaviour change. Methods: After enrolment in the PCSC program, PCS were offered a consultation with an Exercise Physiologist. Subsequent consultations occurred at 3, 6 and 12 months. Clinical data collected at each consultation included physical measures, stage of change (TTM), current exercise (GLTEQ and exercise summary), fatigue (FACIT Fatigue and SIFIR), barriers and facilitators to exercise and a safety screening (PAR-Q+). Information was used during the EP clinic to set PA goals and create an action plan for behaviour change, reviewed each visit. Results: 71 PCS, median age 67 (range 50-86) attended the EP clinic between July 2015 and August 2016. 76% had received primary treatment and 24% were on active surveillance. At first consultation, 63% had an at-risk health profile, with an average BMI of 27kg/m2 (overweight), average waist circumference of 102.6cm (high) and insufficient PA, with only 15% meeting both PA and RT guidelines (150 mins moderate-to-vigorous PA and 2 RT sessions weekly). Average reported fatigue was moderate (4/10 on SIFIR). Stage of change (TTM) showed 44% of PCS at pre-contemplation, contemplation or preparation stages and 54% at action or maintenance stages. Self-reported barriers to exercise included lack of time (24%), laziness (19.7%) and fatigue (18%), while exercising with a spouse/friend/team was the main facilitator to exercise (16.9%). Conclusions: The baseline PA and RT levels of EP clinic PCS is similar to population norms in that the majority of PCS are not meeting current guidelines. Our results demonstrate that the implementation of an EP clinic is feasible. Future follow-up of this cohort will evaluate whether the program creates sustainable PA behaviour change in PCS.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».