Study protocol: investigating the feasibility of a hybrid delivery of home-based cluster set resistance training for individuals previously treated for lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptom burden remains a critical concern for individuals with non-small cell lung cancer (NSCLC) following the completion of treatment. The most common symptom clusters, dyspnea (shortness of breath) and fatigue, can contribute to physical decline, reductions in quality of life, and a higher risk of comorbidities and mortality. Dyspnea is a primary limiter of exercise capacity in individuals with lung cancer, resulting in exercise avoidance and an accelerated physical decline. As such, designing resistance training with cluster sets to mitigate symptoms of dyspnea and fatigue may result in improved exercise tolerance. Thus, maintaining the exercise stimulus via cluster sets, combined with improved tolerance of the exercise, could result in the maintenance of physical function and quality of life. The purpose of this study is to investigate the feasibility and preliminary efficacy of a hybrid-delivery home-based cluster-set resistance training program in individuals with NSCLC. METHODS: Individuals with NSCLC (n = 15), within 12 months of completion of treatment, will be recruited to participate in this single-arm feasibility trial. Participants will complete 8 weeks of home-based resistance training designed to minimize dyspnea and fatigue. The hybrid delivery of the program will include supervised sessions in the participants' home and virtual supervision via video conferencing. The primary outcome of feasibility will be quantified by recruitment rates, retention, acceptability, and intervention fidelity. Exploratory outcomes (dyspnea, fatigue, quality of life, physical function, and body composition) will be assessed pre- and post-intervention. DISCUSSION: This study will provide important data on the feasibility of delivering this intervention and inform procedures for a future randomized controlled trial. TRIAL REGISTRATION: Record not yet public.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».