Feasibility Study to Assess the Impact of a Lifestyle Intervention during Colorectal Cancer Screening in France
Notice bibliographique
Résumé
Current evidence suggests that 30–50% of cancers are attributable to established lifestyle risk factors. Cancer-screening has been identified as an opportunity for delivering advice on lifestyle behaviour change for cancer prevention. This study aimed to evaluate the feasibility and acceptance of promoting advice on the latest evidence-based lifestyle recommendations for cancer prevention at the time of colorectal cancer screening at two hospitals in Lyon, France. This feasibility study included 49 patients (20 men and 29 women) who were invited for colonoscopy. Patients received a leaflet with lifestyle recommendations for cancer prevention, accompanied with a logbook to plan and monitor their behavioural changes. Feedback from patients, hospital staff, and researchers was received via evaluation questionnaires (n = 26) completed after testing the educational material for at least two weeks and via two focus group discussions (n = 7 and n = 9 respectively) organized at the end of the study. All interviewed patients were interested in lowering their cancer risk, and the majority felt ready to change their lifestyle (88%), although most did not know how to decrease their risk of cancer (61%). All patients found the educational material easy to understand and sufficiently attractive and 50% of the patients reported having achieved at least one of the healthy behaviours recommended within the two weeks following the intervention. All hospital staff and almost all patients (92%) involved found that the screening program and the visits planned for colonoscopy was an appropriate moment to provide them with the educational material. This feasibility study has shown that the content, paper-based format, and time of delivery of the intervention were adequate. Health professionals seem to be willing to provide lifestyle recommendations, and patients appear interested in receiving advice for lowering their cancer risk during screening visits.
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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».