Exercise to Prevent Anthracycline-Based Cardiotoxicity (EXACT): A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study aimed to determine the feasibility and potential efficacy of a 12-wk aerobic exercise intervention to mitigate cardiotoxicity in those with breast and hematological cancer receiving anthracycline (AC) treatment. Individuals with breast or hematological cancer that were within 8 wk of initiating AC treatment attended a 12-wk biweekly exercise program. Participants performed aerobic exercise (35%–85% heart rate reserve) on treadmills for 20–45 min per session under the supervision of research staff. Feasibility was evaluated through participant accrual and retention, program adherence, and safety. Aerobic fitness, physical activity, quality of life, and fatigue were assessed along with AC-related serum cytokines (interleukin-1β, interleukin-6, tumor necrosis factor-α, and VEGF) to explore intervention efficacy. Over 12 months, 169 participants (115 breast cancer, 54 hematological) were screened for eligibility. Forty-nine were eligible (28 breast and 21 hematological) and 15 consented (31% accrual). Ten participants completed the study and five withdrew (67% retention). Average exercise session adherence was 73% with no exercise-related adverse events. Cardiopulmonary fitness, physical activity levels, quality of life, fatigue, and serum cytokines did not change over the course of the intervention. Participant accrual and retention, program adherence, and safety statistics in this trial were within the range of similar exercise trials involving individuals with cancer. Study findings showed no postintervention change in measures of quality of life, aerobic fitness, and inflammatory cytokines, suggesting that exercise may mitigate detrimental changes in these parameters while on AC. Overall, the exercise program was feasible, and the results warrant further investigation using a randomized controlled trial approach to investigate whether aerobic exercise therapy can mitigate cardiotoxicity and improve related health and fitness outcomes for individuals receiving AC treatment.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».