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Enregistrement W3122701205 · doi:10.2196/25317

Physical Activity, Mental Health, and Technology Preferences to Support Cancer Survivors During the COVID-19 Pandemic: Cross-sectional Study

2021· article· en· W3122701205 sur OpenAlexvenueno aff
Jamie M Faro, Kristin Mattocks, Catherine S. Nagawa, Stephenie C. Lemon, Bo Wang, Sarah L. Cutrona, Rajani S. Sadasivam

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésAnxietyMental healthSocial distanceDepression (economics)DistancingSittingSocial supportCross-sectional studyPandemicPatient Health QuestionnaireClinical psychologyMedicinePsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GerontologyPhysical activityPsychiatryPhysical therapyDiseaseDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: COVID-19 has had significant health-related and behavioral impacts worldwide. Cancer survivors (hereafter referred to as "survivors") are particularly prone to behavioral changes and are encouraged to be more vigilant and observe stricter social distancing measures. OBJECTIVE: We explored (1) changes in physical activity and sedentary behaviors since the onset of COVID-19, along with changes in mental health status, and (2) alternative strategies to support survivors' physical activity and social health during and after COVID-19, along with the role of digital health in such strategies. METHODS: A questionnaire was distributed among survivors participating (currently or previously) in the community-based physical activity program LIVESTRONG at the Young Men's Christian Association (YMCA), from 3 sites outside an urban area in Massachusetts. Questions addressed pre-COVID-19 vs current changes in physical activity and sedentary behavior. Anxiety and depression were assessed using the 2-item Generalized Anxiety Disorder scale (GAD-2) and 2-item Patient Health Questionnaire (PHQ-2), and scores ≥3 indicated a clinical diagnosis of anxiety or depression, respectively. Digital health preferences were assessed through closed-ended questions. Open-ended responses addressing other preferences for physical activity programs and social support were analyzed, coded, and categorized into themes. RESULTS: Among 61 participants (mean age 62 [SD 10.4] years; females: 51/61 [83.6%]), 67.2% (n=41) reported decreased physical activity and 67.2% (n=41) reported prolonged sitting times since the onset of COVID-19. Further, 24.6% (n=15) and 26.2% (n=16) met the GAD-2 and PHQ-2 criteria for clinical anxiety and depression, respectively. All participants owned a cellphone; 90% (n=54) owned a smartphone. Preferences for physical activity programs (n=28) included three themes: (1) use of digital or remote platforms (Zoom, other online platforms, and video platforms), (2) specific activities and locations (eg, outdoor activities, walking, gardening, biking, and physical activities at the YMCA and at senior centers), and (3) importance of social support regardless of activity type (eg, time spent with family, friends, peers, or coaches). The survey revealed a mean score of 71.8 (SD 21.4; scale 0-100) for the importance of social support during physical activity programs. Social support preferences (n=15) revealed three themes: (1) support through remote platforms (eg, texting, Zoom, phone calls, emails, and Facebook), (2) tangible in-person support (YMCA and senior centers), and (3) social support with no specific platform (eg, small gatherings and family or friend visits). CONCLUSIONS: Physical activity and mental health are critical factors for the quality of life of survivors, and interventions tailored to their activity preferences are necessary. Digital or remote physical activity programs with added social support may help address the ongoing needs of survivors during and after the pandemic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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