Role of physical activity in cancer survival and recurrence: A narrative review from relationship evidence to crucial research perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The benefits of Physical Activity (PA) considered as a major supportive care in cancer patients, on survival, and recurrence risk is largely disseminated in public communication. However, these data must be taken with caution. The main objectives were to review the evidence and limits of studies reported regarding the post-diagnosis PA role on cancer survival and recurrence risk to secondly discuss of research perspectives on PA programs. Method: The narrative review included all published or ongoing studies in English during the last 20 years related to PA, survival and recurrence risk with a systematic search on main databases. Results and discussion: The current evidences regarding the PA role on survival and recurrence risk were only based on cohort studies, mainly in breast cancer. The major methodological limits identified as the lack of PA change assessment, PA level assessed largely by self-reported methods and the significant inter- but also intra- variability make the interpretation of data very. Beyond the use of rigorous RCT, the major issue is to develop adapted and personalized interventions to progressively increase PA level overtime in cancer survivors. Conclusion: Despite the lack of causal relationship between post-diagnosis PA, survival and recurrence risk, the review underlines several interesting research perspectives. The future PA interventions, using innovative tools and integrated to the “real-life” will argued for the potential antitumoral PA role growing in literature.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».