Low-frequency exercise training improves cardiovascular fitness and strength during treatment for breast cancer: a single-arm intervention study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aerobic and resistance exercise during and after cancer treatment are important for health-related outcomes, however treatment-specific barriers may inhibit adherence. We explored the effect of lower-frequency exercise training on fitness, body composition, and metabolic markers (i.e. glucose and lipids) in a group of recently diagnosed breast cancer patients. Fifty-two females ≥ 18 years with stage I–IIIB breast cancer were instructed to attend 2 cardiovascular and strength training sessions/week over 12 weeks, but program length was expanded as needed to accommodate missed sessions. Pre- and post-intervention, we measured: (1) cardiovascular fitness, (2) isometric strength, (3) body composition (dual-energy X-ray absorptiometry), and (4) fasting glucose, insulin, c-peptide, and lipids. Pre-intervention, participants were 53 ± 10 years old (mean ± SD) and overweight (BMI: 27.5 ± 5.4 kg m −2 , 40.1 ± 6.5% body fat). Forty participants completed the program over a median 20 weeks (range: 13–32 weeks, median frequency: 1.2 sessions/week), over which predicted VO 2 peak improved by 7% (2.2[0.1–4.4] mL/kg/min) (delta[95% CI]), and strength increased by 7–9% (right arm: 2.3[0.1–4.5] N m; right leg: 7.9[2.1–13.7] N m; left leg: 7.8[1.9–13.7] N m). Body composition and metabolic markers were unchanged. An exercise frequency of 1.2 sessions/week stimulated significant improvements in fitness, and may represent a practical target for patients during active treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».