The prevalence of physical activity information for breast cancer stakeholders on Canadian cancer websites
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of individuals have become reliant on the internet to obtain health/ disease related information. Online breast cancer center websites may be a useful tool for distributing information on the benefits of physical activity in relation to breast cancer, and can serve to assist breast cancer patients to make positive changes to physical activity behaviour. To date, the physical activity information on accessible websites affiliated with prominent cancer centers in Canada has not been evaluated. The aim of this study is to describe and evaluate the physical activity content and information provided on cancer center websites, which were selected if a radiology department was present. The websites (n=24) were evaluated by two raters based on the eEurope 2002: Quality Criteria for Health related websites and CALO-RE taxonomy of behaviour change techniques (BCTs). Inter-rater reliability for evaluation of websites was 87%. Cancer center websites contained an average of 6.88 BCTs. Overall, the majority of cancer center websites (n= 21) offered some form of physical activity information. The most frequently published BCTs included; provide information about consequences in general (92%), goal setting (50%) and set graded tasks (50%). Based on these findings, Canadian cancer center websites should be improved for information content to help breast cancer patients and clinicians understand the well-known benefits of physical activity and offer strategies for improving healthy participation. These results provide preliminary evidence that knowledge translation efforts should be emphasized to help the nearly 90% of breast cancer survivors who are currently inactive.
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 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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».