ACE-Neuro: A tailored exercise oncology program for neuro-oncology patients – Study protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with primary brain tumours (i.e., neuro-oncology patients) lack access to exercise oncology and wellness resources. The purpose of the Alberta Cancer Exercise - Neuro-Oncology (ACE-Neuro) study is to assess the feasibility of a tailored neuro-oncology exercise program for patients across Alberta, Canada. The primary outcome is to assess the feasibility of ACE-Neuro. The secondary outcome is to examine preliminary effectiveness of ACE-Neuro on patient-reported outcomes and functional fitness. Methods: Neuro-oncology patients with a malignant or benign primary brain tumour that are pre, on, or completed treatment, are >18 years, and able to consent in English are eligible to participate in the study. Following referral from the clinical team to cancer rehabilitation and the study team, participants are triaged to determine their appropriateness for ACE-Neuro and other cancer rehabilitation services (including physiatry, physiotherapy, occupational therapy, and exercise physiology). In ACE-Neuro, participants complete a tailored 12-week exercise program with pre-post assessments of patient-reported outcomes and functional fitness, and objective physical activity tracked across the 12-week program. ACE-Neuro includes individual and group-based exercise sessions, as well as health coaching. Conclusion: We are supporting ACE-Neuro implementation into clinical cancer care, with assessment of needs enabling a tailored exercise prescription.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,007 |
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 ».