A longitudinal examination of the interrelationships between multiple health behaviors in cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose A healthy lifestyle following a cancer diagnosis is associated with reduced risk for a cancer recurrence. Better understanding the interrelationships between multiple health behaviors (HB) in cancer survivors could inform the development of more effective interventions to promote a healthy lifestyle. Methods This prospective study assessed the longitudinal interrelationships between smoking, physical activity, alcohol intake, and caffeine consumption among patients with mixed cancer sites at the peri‐operative period and 2, 6, 10, 14, and 18 months later. A cross‐lagged design and structural equation modeling were used to assess the relationships between all four HBs over time. Results The study included 962 participants. The model showed a good fit to the data. For all four HBs, continuity paths consistently indicated that one particular health behavior was significantly predicted by the same health behavior at the previous time point. However, no consistent pattern of cross‐lagged relationships between HBs emerged. Physical activity at 14‐ and 18‐month evaluations was the HB most consistently involved either as a predictor as a predicted variable. Conclusion Overall, this study indicates that HBs assessed following cancer surgery are mostly independent and that interventions promoting HB changes during the cancer treatment trajectory need to target each health behavior separately.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».