Exercise is medicine in oncology: Engaging clinicians to help patients move through cancer
Notice bibliographique
Résumé
Multiple organizations around the world have issued evidence-based exercise guidance for patients with cancer and cancer survivors. Recently, the American College of Sports Medicine has updated its exercise guidance for cancer prevention as well as for the prevention and treatment of a variety of cancer health-related outcomes (eg, fatigue, anxiety, depression, function, and quality of life). Despite these guidelines, the majority of people living with and beyond cancer are not regularly physically active. Among the reasons for this is a lack of clarity on the part of those who work in oncology clinical settings of their role in assessing, advising, and referring patients to exercise. The authors propose using the American College of Sports Medicine's Exercise Is Medicine initiative to address this practice gap. The simple proposal is for clinicians to assess, advise, and refer patients to either home-based or community-based exercise or for further evaluation and intervention in outpatient rehabilitation. To do this will require care coordination with appropriate professionals as well as change in the behaviors of clinicians, patients, and those who deliver the rehabilitation and exercise programming. Behavior change is one of many challenges to enacting the proposed practice changes. Other implementation challenges include capacity for triage and referral, the need for a program registry, costs and compensation, and workforce development. In conclusion, there is a call to action for key stakeholders to create the infrastructure and cultural adaptations needed so that all people living with and beyond cancer can be as active as is possible for them.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».