A scoping review of studies exploring leisure-time physical activity in adults diagnosed with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite improving survival rates, people with advanced cancer face several physical and psychosocial concerns. Leisure-time physical activity (LPA) has been found to be beneficial after cancer diagnosis, but little is known about the current state of research exploring LPA in advanced cancer. Our objectives were to (a) map the literature examining LPA in people with advanced cancer, (b) report on the terms used to describe the advanced cancer population within the literature, and (c) examine how the concept of LPA is operationalized within the literature. METHOD: Our scoping review followed Arksey and O'Malley's methodological framework. We performed a search of 11 electronic databases and supplementary sources (February 2018; database search updated January 2020). Two reviewers independently reviewed and selected articles according to the inclusion criteria: English-language journal articles on original primary research studies exploring LPA in adults diagnosed with advanced cancer. Descriptive and thematic analyses were performed. RESULTS: Ninety-two articles met our criteria. Most included studies were published in the last decade (80%) and used quantitative methods (77%). Many study populations included mixed (40%), breast (21%), or lung (17%) cancers. Stages 3-4 or metastatic disease were frequently indicated to describe study populations (77%). Several studies (68%) described LPA programs or interventions. Of these, 78% involved structured aerobic/resistance exercise, while 16% explored other LPA types. SIGNIFICANCE OF RESULTS: This review demonstrates a recent surge in research exploring LPA in advanced cancer, particularly studies examining exercise interventions with traditional quantitative methods. There remains insufficient knowledge about patient experiences and perceptions toward LPA. Moreover, little is known about other leisure activities (e.g., Tai Chi, dance, and sports) for this population. To optimize the benefits of LPA in people with advanced cancer, research is needed to address the gaps in the current literature and to develop personalized, evidence-based supportive care strategies in cancer care.
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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 | 0,024 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».