Connecting People with Cancer to Physical Activity and Exercise Programs: A Pathway to Create Accessibility and Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Recent guidelines concerning exercise for people with cancer provide evidence-based direction for exercise assessment and prescription for clinicians and their patients. Although the guidelines promote exercise integration into clinical care for people with cancer, they do not support strategies for bridging the guidelines with related resources or programs. Exercise program accessibility remains a challenge in implementing the guidelines, but that challenge might be mitigated with conceptual frameworks ("pathways") that connect patients with exercise-related resources. In the present paper, we describe a pathway model and related resources that were developed by an expert panel of practitioners and researchers in the field of exercise and rehabilitation in oncology and that support the transition from health care practitioner to exercise programs or services for people with cancer. The model acknowledges the nuanced distinctions between research and exercise programming, as well as physical activity promotion, that, depending on the available programming in the local community or region, might influence practitioner use. Furthermore, the pathway identifies and provides examples of processes for referral, screening, medical clearance, and programming for people after a cancer diagnosis. The pathway supports the implementation of exercise guidelines and should serve as a model of enhanced care delivery to increase the health and well-being of people with cancer.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».