Greater Well-Being in More Physically Active Cancer Patients Who Are Enrolled in Supportive Care Services
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancers are one of the leading causes of mortality worldwide. Cancer patients are increasingly seeking integrative care clinics to promote their health and well-being during and after treatment. Aim: To examine relationships between physical activity (PA) and quality of life (QoL) in a sample of cancer patients enrolling in integrative care in a supportive care clinic. Also, to explore circulating inflammatory biomarkers and heart rate variability (HRV) in relationship to PA and QoL. Methods: A cross-sectional design of adult patients who sought care in the InspireHealth clinic, Vancouver, British Columbia, Canada. Patients with complete PA data (n = 118) answered psychosocial questionnaires, provided blood samples, and received HRV recordings before enrollment. Patients were stratified into “less” versus “more” active groups according to PA guidelines (150 minutes of moderate or 75 minutes of vigorous PA or an equivalent combination). Results: Breast (33.1%) and prostate (10.2%) cancers were the most prevalent primary diagnoses. Patients engaging in more PA reported better physical ( U = 1265.5, P = .013), functional ( U = 1306.5, P = .024), and general QoL ( U = 1341, P = .039), less fatigue ( U = 1268, P = .014), fewer physical cancer-related symptoms ( U = 2.338, P = .021), and less general distress ( U = 2.061, P = .021). Between PA groups, type of primary cancer diagnosis differed (χ 2 = 41.79, P = .014), while stages of cancer did not (χ 2 = 3.95, P = .412). Fewer patients reported depressed mood within the more active group (χ 2 = 6.131, P = .047). More active patients were also less likely to have ever used tobacco (χ 2 = 7.41, P = .025) and used fewer nutritional supplements (χ 2 = 39.74, P ≤ .001). An inflammatory biomarker index was negatively correlated with vigorous PA ( r s = −0.215, P = .022). Multivariable linear regression ( R 2 = 0.71) revealed that age (β = 0.22; P = .001), fatigue (β = −0.43; P ≤ .001), anxiety (β = −0.14; P = .048), and social support (β = 0.38; P = .001) were significant correlates of QoL.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».