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Enregistrement W3027221992 · doi:10.1007/s11764-020-00893-9

Feasibility of eccentric overloading and neuromuscular electrical stimulation to improve muscle strength and muscle mass after treatment for head and neck cancer

2020· article· en· W3027221992 sur OpenAlexaff
Colin Lavigne, Rosie Twomey, Harold Lau, George J. Francis, S. Nicole Culos‐Reed, Guillaume Y. Millet

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer Survivorship · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEccentricIsometric exercisePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAnthropometryStrength trainingRandomized controlled trialPhysical strengthQuality of life (healthcare)SurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Treatment of head and neck cancer (HNC) results in severe weight loss, mainly due to the loss of lean body mass. Consequently, decreases in muscular strength and health-related quality of life (HRQL) occur. This study investigated the feasibility of a 12-week novel strength training (NST) and conventional strength training (CST) intervention delivered after HNC treatment. METHODS: Participants were randomized to a NST group (n = 11) involving eccentric overloaded strength training and neuromuscular electrical stimulation (NMES), or a CST group (n = 11) involving dynamic resistance exercises matched for training volume. Feasibility outcomes included recruitment, completion, adherence, and evidence of progression. A neuromuscular assessment involving maximal isometric voluntary contractions (MIVCs) in the knee extensors was evaluated prior to and during incremental cycling to volitional exhaustion at baseline and after the interventions. Anthropometrics and patient-reported outcomes (PROs) were also assessed. RESULTS: Although recruitment was challenging, completion was 100% in NST and 82% in CST. Adherence was 92% in NST and 81% in CST. Overall, MIVC increased by 19 ± 23%, muscle cross-sectional area improved 18 ± 22%, cycling exercise time improved by 18 ± 13%, and improvements in HRQL and fatigue were clinically relevant. CONCLUSIONS: Both interventions were found to be feasible for HNC patients after treatment. Strength training significantly improved maximal muscle strength, muscle cross-sectional area, and PROs after HNC treatment. Future research should include fully powered trials and consider the use of eccentric overloading and NMES during HNC treatment. IMPLICATIONS FOR CANCER SURVIVORS: Eccentric- and NMES-emphasized strength training may be useful alternatives to conventional strength training after HNC treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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