Informing behavioural counselling efforts in cancer survivors: Evidence from a systematic review on multiple health behaviour change research
Notice bibliographique
Résumé
Multiple-behaviour change interventions (MBC) may have greater impact on health and wellbeing than single-behaviour interventions, especially when behaviours are related to higher-level goals such as improved survivorship experiences following cancer. Based on social cognitive theory, initial success in one behavioural domain may lead to increased perceived self-efficacy and foster subsequent mastery and motivation for change in another domain. MBC may be ideal for informing behavioural counselling, as many cancer survivors accumulate multiple behavioural risk factors (i.e., not meeting physical activity [PA] guidelines and poor diet). A systematic review of randomized controlled trials (N = 25 analyzed) was conducted using electronic databases to identify the MBC design approaches – sequential (one behaviour after the other) or simultaneous – and examined effectiveness on diet and PA in survivors. Post-intervention treatment effect sizes (standardized mean difference [SMD]) were calculated for fruit and vegetable consumption (F&V), fat intake (%fat), diet quality (DQ), and PA. Studies simultaneously targeting behaviours (n = 23), SMD ranges: 0.14 to 1.66 (F&V), -2.29 to 0.28 (%fat) and 0.04 to 0.92 (DQ), and -0.43 to 1.22 (PA). Sequential interventions (n = 2), SMD ranges: 0.21 to 0.22 (F&V), -0.41 to -0.07 (%fat) and 0.36 to 0.38 (DQ) and 0.11 to 0.24 (PA). Given study heterogeneity and low number of sequential studies, further research is needed to determine the most effective approach for improving health behaviours among cancer survivors. With more definitive information on intervention approach, behavioural counselling strategies can be tailored to the approach for maximal health benefit.
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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 | 0,030 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».