MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3168593142 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.12002

Feasibility of a virtual hybrid resistance and balance training program for older patients with cancer and its preliminary effects on lower body strength and balance.

2021· article· en· W3168593142 sur OpenAlexaffabout
Schroder Sattar, Corrie Effa, Joni Nedeljak, Kristen R. Haase, Shabbir M.H. Alibhai, Shawn Kuster, Eitan Amir, Diane Campbell, Margaret L. McNeely

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of British ColumbiaUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapyPopulationCancerBalance (ability)Strength trainingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12002 Background: Falls are a major issue among older patients with cancer and can lead to interruption in cancer treatment. Ample evidence shows resistance and balance training can prevent falls in older adults; however, there is a paucity of evidence regarding exercise on fall prevention in the older cancer population, who often have unique risk factors for falls. Given the new reality of the COVID-19 pandemic, minimizing group gatherings and its associated risks is imperative for older patients, who are a vulnerable population. This study sought to investigate the feasibility of an 8-week, virtual exercise program and its preliminary effects on lower body strength and balance in community-dwelling cancer patients. Methods: Study participants were recruited for this pretest-posttest intervention study using consecutive sampling over a one-year period from the Cross Cancer Institute in Edmonton, Alberta. The intervention entailed leg muscle strengthening and balance training exercises that progressed in difficulty as outlined by the Otago program, and involved a virtual component (facilitated live by a certified exercise physiologist via Zoom meeting platform once a week) and independent at-home training component (twice a week). Lower body strength and balance were assessed using the 5-times chair-stand and the 4-stage balance test, respectively, and were analyzed using the Wilcoxon Signed Rank test. Results: Twenty-seven older patients (mean age 70.1, range 65-76) participated. The most common cancer sites were breast (48%) and prostate (41%). One participant withdrew due to personal reasons unrelated to the program. The remaining 26 participants completed the intervention. Attendance rate for the virtual component was 97.6% and independent component 84.7%. Participants perceived the program as rewarding and enjoyable (100%), felt this program prepared them to exercise on their own (92%), were confident to continue exercising on their own (81%), and would recommend the program to other patients (100%). At baseline, 33% (n = 9) ≥1 fall over the past 6 months. A statistically significant improvement in lower body strength was detected post-intervention ( p =.001), whereas no difference was detected in balance ( p =.059). Conclusions: This virtual, hybrid resistance and balance training program was feasible, overwhelmingly accepted by our older participants, and appeared effective in improving lower body strength. Findings from this study may have potential to inform design of a larger, randomized multi-site study.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetStroke Rehabilitation and Recovery→Travaux en français237 207→