Physical Therapist–Led Exercise Assessment and Counseling in Integrative Cancer Care: Effects on Patient Self-reported Symptoms and Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exercise - contributes to improved treatment-related outcomes. We reviewed characteristics of cancer patients referred for physical therapist-led exercise counseling at a comprehensive cancer center and its effects on self-reported symptoms and quality of life. METHODS: Patients presenting for outpatient exercise counseling from February 2016 to May 2017 completed the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS; 0-10 scale, 10 most severe) pre-encounter/post-encounter and Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS10) global health assessment pre-encounter. Counseling included assessment and education. ESAS individual items and subscales of physical distress (PHS), psychological distress, and global distress (GDS) were analyzed. We used paired t-tests to compare (1) ESAS symptoms pre-encounter/post-encounter and (2) ESAS and PROMIS10 scores at baseline (pre-encounter) and first follow-up. RESULTS: Of 350 participants, most were female (77.7%), Caucasian (66.3%), and had breast cancer (43%). Baseline (pre-encounter) symptom scores (frequency; mean) included poor sleep (68.2%; 3.5), poor well-being (67.4%; 3.2), and fatigue (64.7%; 3.1). Comparing pre-encounter/postencounter ESAS outcomes, we observed statistically and clinically significant reduction in GDS (-3.32; SD = 6.52; P < .001). On follow-up, statistically and clinically significant improvements were observed for fatigue (-1.22; P = .01), GDS (-4.81; P = .01), PHS (-3.1; P = .03) and PROMIS10 global health, mental health, and physical health scores (all P <.05). CONCLUSION: Patients presenting for exercise counseling had a low to moderate symptom burden and experienced significant improvement in GDS. Longitudinal evaluation revealed improvement in global health and fatigue. Additional research is needed to learn more about patient selection and timing of exercise counseling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».