Correlates Of Exercise Behavior In Korean Cancer Patients: KNHANES 2014-2016
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Most Korean cancer patients do not participate in sufficient physical activity. Understanding the determinants of exercise behavior is important to improve their physical activity level. The purpose of this study was to examine the correlates of meeting exercise guidelines in Korean cancer patients. METHODS: Data were obtained from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey 2014-2016. We included 640 cancer patients who had been diagnosed with any type of cancer. Moderate and vigorous physical activity time and frequency of resistance exercise were assessed. Participants were categorized as meeting (1) aerobic only, (2) resistance only, (3) combined, or (4) neither exercise guideline based on the American College of Sports Medicine’s aerobic and resistance exercise guidelines for cancer survivors. Correlates included demographic, medical, and health-related fitness/quality of life variables. Univariate and stepwise multinomial logistic regression were used for statistical analyses. RESULTS: The percentage of participants meeting the combined, aerobic only, resistance only, and neither guideline were 7.5%, 11.4%, 13.0%, and 68.1%, respectively. In univariate analyses, age (p<0.001), sex (p=0.030), region (p=0.011), marital status (p=0.003), education level (p<0.001), and income (p<0.001) were associated with meeting the exercise guidelines among demographic variables. Time since cancer diagnosis (p=0.027) and the number of comorbidities (p=0.030) were associated with meeting the exercise guidelines among medical variables. Hand-grip strength (p<0.001), quality of life for mobility (p<0.001), quality of life for self-care (p=0.047), quality of life for pain/discomfort (p=0.004), and total quality of life index (p<0.001) were associated with meeting exercises guidelines among health-related fitness/quality of life variables. In stepwise multivariate multinomial logistic regression, younger age, higher education level, more hand-grip strength, and better quality of life for mobility independently predicted exercise behaviors. CONCLUSION: Physical activity level is insufficient in Korean cancer patients and their exercise behaviors were correlated with age, education level, muscular strength, and quality of life.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».