International Expert Panel Consensus Guidelines for Structure and Delivery of Qigong Exercise for Cancer Care Programming
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
Integrative oncology, including Qigong, is a relatively new concept in modern healthcare. Evidence of benefits of Qigong in cancer survivors is emerging. As such, several cancer centers, world-wide, have introduced Qigong as part of integrative medicine within supportive cancer care programming. Qigong exercise programming content and quality varies among institutions due to lack of standard guidelines and, at present, relies solely on the instructor’s skills, knowledge, personal preferences and clinical experience. Development of consensus guidelines recommending the basic structure and delivery of Qigong programming in cancer care can potentiate quality assurance and reduce risk of harm. This applied qualitative research utilized a modified Delphi approach to formulate consensus guidelines. Guidelines were developed through discussions among an international expert panel (N = 13) with representation from Australia, Canada, Ireland, and the United States. Panel communication was predominantly conducted by email and occurred from November 2016 through February 2017. Expert panel work resulted in the generation of a work product: Qigong in Cancer Care Guidelines: A Working Paper including: (a) Consensus Guidelines for structure and delivery of Qigong exercise for Cancer care programming; (b) Consensus guidelines for instructor competence for teaching Qigong exercise for cancer care classes; (c) Screening tool for safe participation in Qigong exercise; (d) Class participant instructions for maintaining safety during Qigong exercise; and (e) Advice from the field. Generation of these resources is the first step in establishing recommendations for ‘best practice’ in the area of Qigong for cancer care programming.
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.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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