Connecting breast cancer survivors for exercise: protocol for a two-arm randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peer-based exercise interventions that cultivate new opportunities for support with a fellow cancer survivor may result in increased exercise volume. It is not clear whether adding qualified exercise professional (QEP) support to peer-based interventions improves health outcomes. Therefore, the purpose of this study is to determine whether breast cancer survivor (BCS) dyads who receive 10 weekly sessions of virtually delivered QEP support have improved outcomes compared to BCS dyads who do not receive QEP support. METHODS: Participants Adult BCS with medical clearance for exercise, who have an internet-connected device, and currently engage in < 150 min of moderate-intensity exercise per week. Intervention BCS will be matched using evidence-based criteria. The intervention group will receive dyadic exercise information sessions and a program tailored by a QEP for 10 weeks (intervention period) and have access to the QEP for an additional 4 weeks (tapering period). The control will not receive any QEP support. Outcomes The primary outcome is post-intervention self-reported exercise volume. Secondary outcomes include device-assessed exercise volume (i.e., Fitbit), social support, and health-related quality of life. Randomization 108 participants, matched in dyads, will be randomized 1:1 to the MatchQEP or Match groups using a web-based scheme. Statistical analysis Outcomes will be measured at baseline, post-intervention, post-tapering, and at 12 weeks post-intervention follow-up. DISCUSSION: The findings from this RCT will determine if matched BCS dyads who receive 10 weeks of virtually delivered QEP support have higher levels of self-report and device-measured exercise, social support, and health related quality of life compared to matched dyads without QEP-delivered exercise guidance. To our knowledge this will be the first study to assess the combined effect of peer- and QEP support on exercise volume. Project findings will inform and optimize intervention methods aimed to increase exercise among BCS through accessible exercise supports. TRIAL REGISTRATION: The study is registered on ClinicalTrials.gov (study identifier: NCT04771975, protocol Version Number: 2, date: July 22, 2021).
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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 | 0,031 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,017 |
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 ».