MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2739756833 · doi:10.1002/pon.4520

Profiling sedentary behavior in breast cancer survivors: Links with depression symptoms during the early survivorship period

2017· article· en· W2739756833 sur OpenAlexafffund
Catherine M. Sabiston, Jason Lacombe, Guy Faulkner, Jennifer M. Jones, Linda Trinh

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of British ColumbiaYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-cléssedDepression (economics)Survivorship curveCluster (spacecraft)MedicineBreast cancerPsychologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective Depression symptoms are prevalent among breast cancer survivors (BCS). Reducing sedentary behavior (SED) may be a non‐pharmaceutical strategy for alleviating depression symptoms. However, little is known about SED among BCS. The present study aimed to: (i) describe SED behaviors among BCS and identify unique SED groups based on different SED dimensions; (ii) identify personal and cancer‐specific factors that discriminate SED clusters; and (iii) examine the association between SED clusters and depression symptoms. Methods Baseline self‐report demographic and medical information was collected from 187 BCS. SED and physical activity were assessed over seven days using an accelerometer. Self‐reported depression symptoms were reported three months later. Multiple dimensions of SED were identified and examined in cluster analysis. The clusters were examined for differences using multivariate analysis of variance and chi‐square analyses. The difference in depression symptoms among SED groups was assessed using an analysis of covariance. Results High and low SED groups were identified. Survivors in the high SED cluster were significantly older, heavier, less physically active, reported less education, and were more likely to have undergone lymph/axial node dissection. Women in the high SED cluster reported significantly higher depression symptoms prospectively (M = 9.50, SD = 6.07) compared to women in the low SED group (M = 6.89, SD = 5.18), F(8,179) = 4.97, p = 0.03, R2 = 0.34. Conclusions The importance of understanding multiple dimensions of SED among BCS was highlighted. Reducing SED during the early survivorship period may alleviate depression symptoms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePsycho-OncologyMême sujetCancer survivorship and careTravaux en français237 207