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Enregistrement W2891610084 · doi:10.1200/jco.2018.36.15_suppl.e22057

Impact of prostate cancer treatments on exercise behaviors of men attending an exercise counselling service implemented as standard care.

2018· article· en· W2891610084 sur OpenAlexaff
Sarah Weller, Phil Pollock, Lindsay Hedden, Eugenia Wu, Maria Spillane, Monita Sundar, Larry Goldenberg, Kristin L. Campbell, Celestia S. Higano

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerPhysical therapyPhysical activityCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e22057 Background: Exercise is an effective management strategy to reduce treatment side effects experienced by prostate cancer survivors (PCS), however, most PCS are insufficiently active. Exercise counselling implemented into medical clinics has the potential to address this gap. Currently, little is known about the effectiveness of exercise counselling in PCS and the impact of prostate cancer treatments on exercise behaviors. Methods: We conducted a retrospective chart review on PCS who attended an exercise counselling service implemented as standard care within the Prostate Cancer Supportive Care (PCSC) program. The service is one-one-one with a certified exercise physiologist and is offered to PCS at any disease state after diagnosis. Follow-up appointments are encouraged at 3-, 6- and 12-months. Physical measures, exercise volume, treatment side effects and goal setting are recorded each visit, with the overall aim of increasing physical activity. The analysis compared baseline and final visit exercise levels and the effect of treatment type, from July 2015 to October 2017. Results: 128 PCS (mean age = 67.6 years, SD ±7.0) attended an average of 2.5 exercise counselling sessions over 182 days. From baseline to final visit, clinically meaningful and significant increases were seen in weekly moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) minutes (+65, p < 0.01), total weekly activity (Leisure Score Index) (+11.8, p < 0.0001), weekly resistance training sessions (+0.67, p < 0.001) and the proportion of PCS meeting the current MVPA and resistance training guidelines (+20.2% and +22.7%, p < 0.01). The largest improvements in MVPA were seen in PCS on active surveillance (p = 0.01), in PCS aged 60 to 70 years (p = 0.02) and in PCS who had received surgery (p < 0.0001). Men treated with brachytherapy were less likely to meet aerobic exercise guidelines at their final appointment (p < 0.05). Conclusions: An exercise counselling service as standard care was effective at improving exercise behaviors in PCS, however the magnitude of change varied depending on the nature of treatment. Future work will focus on the treatment-specific needs of PCS when implementing exercise interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,428 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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