Wearable activity monitors in oncology trials: Current use of an emerging technology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity is an important outcome in oncology trials. Physical activity is commonly assessed using self-reported questionnaires, which are limited by recall and response biases. Recent advancements in wearable technology have provided oncologists with new opportunities to obtain real-time, objective physical activity data. The purpose of this review was to describe current uses of wearable activity monitors in oncology trials. METHODS: We searched Pubmed, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials for oncology trials involving wearable activity monitors published between 2005 and 2016. We extracted details on study design, types of activity monitors used, and purpose for their use. We summarized activity monitor metrics including step counts, sleep and sedentary time, and time spent in moderate-to-vigorous activity. RESULTS: We identified 41 trials of which 26 (63%) involved cancer survivors (post-treatment) and 15 trials (37%) involved patients with active cancer. Most trials (65%) involved breast cancer patients. Wearable activity monitors were commonly used in exercise (54%) or behavioral (29%) trials. Cancer survivors take between 4660 and 11,000 steps/day and those undergoing treatment take 2885 to 8300steps/day. CONCLUSION: Wearable activity monitors are increasingly being used to obtain objective measures of physical activity in oncology trials. There is potential for their use to expand to evaluate and predict clinical outcomes such as survival, quality of life, and treatment tolerance in future studies. Currently, there remains a lack of standardization in the types of monitors being used and how their data are being collected, analyzed, and interpreted. PRECIS: Recent advancements in wearable activity monitor technology have provided oncologists with new opportunities to monitor their patients' daily activity in real-world settings. The integration of wearable activity monitors into cancer care will help increase our understanding of the associations between physical activity and the prevention and management of the disease, in addition to other important cancer outcomes.
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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 | 0,199 | 0,422 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».