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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,062
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai 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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