Breaking Barriers: Could Exercise Supervision Attenuate Kinesiophobia in an Older Cancer Patient?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Kinesiophobia, the fear that movement and physical activity could worsen side effects such as fatigue and pain, is a barrier to exercise in cancer patients. Physical inactivity and deconditioning can lead to functional decline, higher mortality risk and lower quality of life, in older adults, and even more in oncogeriatrics because of a lower physical activity level during cancer treatments. The case: We present the case of an older breast cancer patient recruited in a controlled exercise trial and randomized to the control arm of the study (a 12-week supervised static stretching program). She expressed fear that physical activity might exacerbate some of her cancer-related symptoms during baseline physical capacity assessment (Senior Fitness Test, handgrip strength and maximal lower body strength). After completing the 12-week supervised static stretching program, she exhibited similar and/or larger improvements in many of the physical capacity tests than the mixed exercise intervention group, despite being in the control arm. Conclusions: These observations and physical capacity results have led us to emit the hypothesis that (1) this participant’s baseline physical capacity assessment might have been biased by kinesiophobia and (2) the supervision by exercise physiologist might have mitigated this fear over time. Hence, based on this case, we suggest that kinesiophobia should be measured in future exercise trials and clinical interventions targeting older cancer patients.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».