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Enregistrement W2802503627 · doi:10.6000/1927-7229.2018.07.02.1

Strength Training as an Adjunct to the Maintenance of Muscle Mass in Patients with Head and Neck Cancer

2018· article· en· W2802503627 sur OpenAlexvenueno aff
Adilson Domingos dos Reis Filho, Fernando Tadeu Trevisan Frajácomo, Roberto Carlos Vieira, Haracelli Christina Barbosa Alves Leite da Costa, James W. Navalta, Ramires Alsamir Tibana, Jonato Prestes, Fabrí­cio Azevedo Voltarelli

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Strength trainingPhysical therapyHead and neck cancerAerobic exerciseCancerDiseasePhysical medicine and rehabilitationHead and neckInterval trainingPhysical strengthInternal medicineOncologySurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Head and neck cancer (HNC) is one of the most common types of the disease, particularly among men, and is characterized by a high incidence of death. Among the non-pharmacological factors that help in survival and improving quality of life is physical exercise, especially strength training. The purpose of this short communication was to briefly review the literature and present a training proposal for oncology patients with HNC. Evidence is provided that physical exercise, mainly short-term strength (HIIT [High-Intensity Interval Training]) and aerobic training, contributes to increased expectation and quality of life in cancer survivors. After reviewing the current state of literature, we conclude that strength training, by providing maintenance of muscle mass, improves the autonomy and quality of life of oncology patients with HNC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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