Adding exercise to a care pathway for patients undergoing surgery for head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck cancer (HNC) surgical patients experience high symptom burden. Exercise prehabilitation has the potential to improve patient outcomes, but the perspectives of patients and healthcare providers (HCPs) must be considered to facilitate implementation. The purpose of this study was to obtain qualitative feedback from HNC surgical patients and HCPs regarding: (1) adding patient assessments across the HNC surgical timeline, and (2) the logistics and potential benefits of a future exercise prehabilitation intervention. Semi-structured interviews took place with patients and HCPs. Interview questions included satisfaction with study recruitment, measurement completion, impact on clinical workflow (HCPs), and perceptions of a future prehabilitation program. Transcripts were analyzed using a constructivist philosophy and interpretive description methodology. Ten patients and ten HCPs participated in this study. Four themes were identified: (1) the value of exercise and its importance in clinical care, (2) acceptability and necessity of assessments, (3) factors to support implementation, and (4) the components of an ideal prehabilitation program. Overall, these findings highlight the importance and value of exercise across the HNC surgical timeline from both the patient and HCPs’ perspective. These findings will inform the future implementation of a multiphasic exercise prehabilitation trial in HNC surgical patients.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».