Self-Managed Surveillance for Breast Cancer–Related Upper Body Issues: A Feasibility and Reliability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early identification of breast cancer-related upper body issues is important to enable timely physical therapist treatment. OBJECTIVE: This study evaluated the feasibility and reliability of women performing self-managed prospective surveillance for upper body issues in the early postoperative phase as part of a hospital-based physical therapy program. DESIGN: This was a prospective, single-site, single-group feasibility and reliability study. METHODS: Presurgery arm circumference measurements were completed at home and at the hospital by participants and by a physical therapist. Instruction in self-measurement was provided using a video guide. After surgery, all circumference measurements were repeated along with self-assessment and therapist assessment for shoulder flexion and abduction active range of motion. Feasibility was determined by recruitment/retention rates and participant-reported ease of performing self-measurements (1 [very difficult] to 10 [very easy]). Reliability was determined as intrarater reliability, interrater reliability, and agreement. RESULTS: Thirty-three women who were 53.4 (SD = 11.4) years old participated, with recruitment and retention rates of 79% and 94%, respectively. Participant-reported ease of measurement was 8.2 (SD = 2.2) before surgery and 8.0 (SD = 1.9) after surgery. The intrarater reliability and interrater reliability were excellent before surgery (intraclass correlation coefficient [ICC] ≥ 0.94; 95% confidence interval = 0.87-0.97) and after surgery (ICC ≥ 0.91; 95% confidence interval = 0.76-0.96). Agreement between self-assessed and therapist-assessed active shoulder flexion (κ = 0.79) and abduction (κ = 0.71) was good. LIMITATIONS: Further testing is needed using a prospective design with a longer follow-up to determine whether self-managed prospective surveillance and timely treatment can hinder the development of chronic breast cancer-related upper body issues. CONCLUSIONS: Self-measured arm circumference and shoulder range of motion are reliable, and their inclusion in a hospital-based program of prospective surveillance for upper body issues seems feasible. This approach may improve early detection and treatment.
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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 | 0,027 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».