“Running with cancer”: a qualitative study to evaluate barriers and motivations in running for female oncological patients.
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, it is widely acknowledged that low physical activity levels are associated with an increase in terms of both disease recurrence and mortality in cancer survivors. In this light, deciphering those factors able to hamper or facilitate an active lifestyle is crucial in order to increase patients’ adherence to physical activity. The purpose of this study was to explore barriers and motivations in a sample of female oncological patients, practising running using the ecological model and compare them with healthy controls. Focus group interviews were conducted at Verona University. Participants were 12 female cancer survivors and 7 matched healthy controls who had participated at “Run for Science” project. The interviews were transcribed verbatim and analyzed using content analysis. Two main themes, motivations and barriers were found. About motivations, three sub-themes were identified: personal, interpersonal and environmental/organizational factors. Regarding barriers, another sub-theme was recognized: community/policy factors. Compare to healthy controls, survivors expressed motivations and barriers specifically related to their oncological disease. Running was a challenge with their cancer and a hope to give to other patients. Main barriers were represented by treatment-related side effects, inexperienced trainers and external factors, e.g. delivery of incorrect information. Running program dedicated to oncological patients should consider intrinsic obstacles, related to cancer and its treatment, offering a personalized intervention performed by qualified trainers, together with a motivational approach able to improve participants’ adherence to an active lifestyle.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».