Long-term Effects of Moderate versus High Durations of Aerobic Exercise on Biomarkers of Breast Cancer Risk: Follow-up to a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The optimal lifestyle for breast cancer prevention over the long term is unclear. We aimed to determine whether or not the amount of exercise prescribed in a year-long exercise intervention influences breast cancer biomarker levels 1 year later. Methods: We conducted a 24-month follow-up study (2012–2014) to the Breast Cancer and Exercise Trial in Alberta (BETA), a 12-month, two-armed (1:1), two-center randomized controlled trial of exercise in 400 cancer-free, postmenopausal women. The exercise prescription was moderate–vigorous aerobic exercise, 5 days/week (3 days/week supervised) for 30 minutes/session (MODERATE) or 60 minutes/session (HIGH). Participants were asked not to change their usual diet. We used linear mixed models to compare biomarker concentrations (C-reactive protein, insulin, glucose, HOMA-IR, estrone, sex hormone binding globulin, total estradiol, and free estradiol) over time (0, 12, and 24 months) by group (MODERATE, HIGH), using group–time interactions. Results: After 12 months of no intervention, 24-month fasting blood samples were available for 84.0% and 82.5% of MODERATE and HIGH groups, respectively (n = 333/400). We found no evidence that 0 to 24– or 12 to 24–month biomarker changes differed significantly between randomized groups (HIGH:MODERATE ratio of mean biomarker change ranged from 0.97 to 1.06, P values >0.05 for all). We found more favorable biomarker profiles among participants who experienced greater than the median fat loss during the trial. Conclusions: Prescribing aerobic exercise for 300 versus 150 minutes/week for 12 months to inactive, postmenopausal women had no effects on longer-term biomarkers. Impact: Exercise may lead to larger improvements in breast cancer biomarkers after intervention among women who also experience fat loss with exercise.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».