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Enregistrement W3091107784 · doi:10.1002/pon.5561

Acute effects of aerobic exercise and relaxation training on fatigue in breast cancer survivors: A feasibility trial

2020· article· en· W3091107784 sur OpenAlexaff
Jason D. Cohen, Wendy A. Rogers, Steven J. Petruzzello, Linda Trinh, Sean P. Mullen

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerAerobic exerciseMedicinePhysical therapyCancerRelaxation (psychology)Cancer-related fatigueTraining (meteorology)OncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This three-armed randomized controlled feasibility trial tested the acceptability and acute effects of aerobic exercise and technology-guided mindfulness training (relative to standalone interventions) on cancer-related fatigue among breast cancer survivors (BCS). METHODS: BCS recruited from Central Illinois completed pre- and post-testing using established measures and were randomized to one of three groups (combined aerobic exercise with guided-mindfulness relaxation, aerobic exercise only, and relaxation only), conducted in three 90 min sessions over the course of 7 days in a fitness room and research office on a university campus. RESULTS: = 4.56 ± 1.81 as measured by the Piper Fatigue Scale. More favorable post-intervention evaluations were reported by the combined group, compared to aerobic exercise or relaxation only (p < 0.05). Reductions in fatigue favoring the combined group (p = 0.05) showed a modest effect size (Cohen's d = 0.91) compared to aerobic exercise only. CONCLUSIONS: These findings provide preliminary evidence for the feasibility of combining evidence-based techniques to address fatigue among BCS. The combined approach, incorporating mobile health technology, presents an efficacious and well-received design. If replicated in longer trials, the approach could provide a promising opportunity to deliver broad-reaching interventions for improved outcomes in BCS. Preregistered-ClinicalTrials NCT03702712.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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