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Enregistrement W2884502191 · doi:10.1017/cjn.2018.260

17 Tailored exercise for survivors with brain tumours: A case series

2018· article· en· W2884502191 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ryan A. Spychka, C. Sellar, Jacob C. Easaw, Albert Murtha, S. Nicole Culos‐Reed, Margaret L. McNeely

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyQuality of life (healthcare)PopulationIntervention (counseling)Flexibility (engineering)Physical fitnessBalance (ability)Physical medicine and rehabilitationAerobic exercisePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Exercise has been shown to be beneficial for the physical and psychological health of cancer survivors, however, little research has been conducted on the effects of exercise in the brain tumour population. Survivors with brain tumours present with unique challenges in terms of mobility and function that may compromise their ability to safety take part in community-based exercise. Methods: Three survivors with primary brain tumours will be profiled in this case series presentation. Participants were screened using a cancer specific intake questionnaire and the Physical Activity Readiness Questionnaire, and triaged to supervised clinic-based or community-based exercise. All participants completed the 12-week intervention for the Alberta Cancer Exercise (ACE) study. Measurements were taken at baseline, and post-intervention including measures of body composition, aerobic fitness, musculoskeletal fitness, balance and flexibility. Self-reported measures included questionnaires to assess impact on physical functioning, symptoms and quality of life, and to evaluate satisfaction with programming. Results: One participant was referred to supervised clinic-based exercise programming due to a high risk of falls, and two participants were deemed safe and approved for community-based supported exercise programming at a preferred location closer to their home. Preliminary results suggest high program satisfaction, maintenance and/or benefit of physical fitness, balance, and symptom control. Conclusions: Further efforts are needed to better tailor programming to the needs of the survivor and consideration given to the advantages of the supervised clinic-based environment when compared to the survivor preference for a “closer to home” community-based setting.

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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeÉtude de cas
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'admission2
Résumé présentoui

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