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Enregistrement W2996784230 · doi:10.1101/2020.01.03.893792

“Running with cancer”: a qualitative study to evaluate barriers and motivations in running for female oncological patients.

2020· preprint· en· W2996784230 sur OpenAlexaff
Alice Avancini, Kristina Skroče, Daniela Tregnago, Paolo Frada, Ilaria Trestini, Maria Cecilia Cercato, Clelia Bonaiuto, Cantor Tarperi, Federico Schena, Michèle Milella, Sara Pilotto, Massimo Lanza

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerQualitative researchPsychologyMedicineOncologyComputer scienceInternal medicineSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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