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Enregistrement W2885635541 · doi:10.2174/1573394714666180730100432

Implementing Cancer Exercise Rehabilitation: An Update on Recommendations for Clinical Practice

2018· article· en· W2885635541 sur OpenAlexaff
Kirsten Suderman, Carolyn J. Peddle‐McIntyre, Christopher M. Sellar, Margaret L. McNeely

Notice bibliographique

RevueCurrent Cancer Therapy Reviews · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationMedicineClinical PracticeCancerPhysical therapyEvidence-based practicePhysical activityAlternative medicinePhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of research evidence supports the benefit of exercise for cancer survivors both during and after cancer treatment. The purpose of this paper is to provide an update on our previously published review in 2006 on the state of the evidence supporting exercise for survivors of cancer as well as guidelines for integrating exercise programming in the cancer clinical setting. First, we provide a brief overview on the benefits of exercise as well as preliminary evidence supporting the implementation of community-based exercise programs. Second, we summarize the principles and goals of exercise, and the identified barriers to exercise among cancer survivors. Finally, we propose an interdisciplinary model of care for integrating exercise programming into clinical care including guidelines for medical and pre-exercise screening, exercise testing and programming considerations.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,268
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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