OS10.5.A BrainWear: Longitudinal, objective assessment of physical activity in 42 HGG patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND In patients with High Grade Glioma (HGG), QoL and physical function decline with progressive disease (PD). Objective assessment of physical functioning is challenging as patients spend most of their time away from the hospital. Wearable technology allows measurement of objective, continuous activity data in a non-obtrusive manner. BrainWear is a phase II feasibility study, collecting longitudinal physical activity (PA) data from patients with primary and secondary brain tumours. MATERIAL AND METHODS All agreed to wear an Axivity AX3 triaxial accelerometer and completed the EORTC QLQ C30 and BN20, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Multidimensional fatigue inventory (MFI) questionnaires. Accelerometers were changed at 14-day intervals, and PRO questionnaires completed at pre-specified study intervals. Age-sex matched controls were identified from the UK Biobank 7-day accelerometer study. Raw accelerometer data was processed using UK Biobank accelerometer software and inclusion of high-quality wear time selected as ≥72 hours of data in a 7-day data collection and data in each 1-hour period of a 24-hour cycle over multiple days. We analysed variation in activity by patient demographics and treatment days. The wilcoxin-signed rank test was used to compare participant activity between radiotherapy treatment days and non-treatment days, mixed effects models were used to evaluate longitudinal changes in activity and we used k-means clustering to characterise clusters of PA behaviours. RESULTS We have collected 3458 days of accelerometer data from 42 HGG patients with a median age of 59, 80% of which has been classified as high quality. Patients >60 years spend more time doing moderate activity compared to those <60 years (52 vs 33 minutes/day, p=0.012), and there are significant differences in mean vector magnitude (17.12 vs 16.85 mg, p=0.013) and walking (91 vs 72 minutes/day) between radiotherapy and non-radiotherapy days. In patients having a 6-week RT course, time spent in daily moderate activity falls 4-fold between week 1 and the second week after RT completion (70 minutes to 16 minutes/day). Comparing HGG patients to healthy controls shows a significant difference in time spent across all activities (p<0.05). K-means clustering analysis shows three distinct clusters, with 87% of HGG patients falling into the very inactive or moderately active groups. CONCLUSION Digital remote health monitoring is feasible and acceptable with 80% of data classified as high-quality wear-time suggesting good patient adherence. Triaxial accelerometer data collection captures objective evidence of a significant reduction in moderate daily activity at the time of expected peak RT side-effects and patients walk almost 30% less on non-RT treatment days. HGG patients show significantly lower levels of activity compared to matched healthy controls.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».