Moving Research Into Practice: Summary Report of the Ex/Cancer Meeting on Physical Activity, Exercise, and Rehabilitation in Oncology
Notice bibliographique
Résumé
The development of evidence-based exercise guidelines for people with cancer represents a major achievement in research and provides direction to programming initiatives. The prevalence of sedentary cancer survivors and the risk posed by inactivity suggests a knowledge-to-action gap for which the evidence has not led to increased exercise levels in that population. To address that gap, researchers continue to explore opportunities to improve the understanding of exercise within the oncologic context—from tumour biology to behaviour-change theories—to drive improved access and participation in exercise and rehabilitative activity. In Canada, such efforts have largely been invested by individuals and small teams across the country rather than by unifying stakeholders to drive nationwide impact. Accordingly, a national group of leading researchers, clinicians, and other stakeholders convened a meeting to discuss and strategize initiatives on how to conduct innovative research into the effects of exercise and rehabilitation in cancer survivors, to increase access to exercise and rehabilitation services in cancer survivors, and to reduce sedentary behaviour in cancer survivors. The 2-day meeting, titled Ex/Cancer, was held April 2017 in Toronto, Ontario, and was attended by 83 stakeholders from across Canada, representing knowledge end-users (cancer survivors), clinicians (oncologists, nurses, counsellors), a provincial cancer care agency, community-based exercise and cancer organizations, and researchers. Attendees participated in networking events, roundtable discussions, and breakout sessions to identify, discuss, and develop clinical and research experiences and opportunities. In addition to knowledge exchange between attendees, the meeting set the foundation for the development of a collaborative network to support the development, dissemination, and support of clinical and research activity in exercise and rehabilitation for cancer survivors. With unanimous support from attendees, a major product of the Ex/Cancer meeting was the formation of the Canadian Oncology Rehabilitation and Exercise Network—COREN.
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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 | 0,071 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».