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Enregistrement W4285794305 · doi:10.5737/23688076323339

Facteurs psychosociaux associés à l’intention de pratiquer régulièrement des activités physiques modérées chez les survivantes du cancer du sein

2022· article· fr· W4285794305 sur OpenAlexaffvenue
Chloé Lévesque-Gagné, Danielle Boucher

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensBibliothèque et Archives nationales du QuébecUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : La pratique régulière d’activités physiques (AP) peut être bénéfique pour les survivantes du cancer du sein, mais la majorité d’entre elles n’en font pas suffisamment. Les effets secondaires à long terme des traitements oncologiques représentent des barrières à l’adoption de saines habitudes de vie. But : Identifier les facteurs qui influencent l’intention de pratiquer régulièrement des AP modérées chez les survivantes du cancer du sein. Méthodologie : Une étude corrélationnelle a été effectuée auprès de participantes (N=136) du programme Ma Santé Active (my Active Health) à l’aide d’un questionnaire auto-administré conçu selon la théorie du comportement planifié. Résultats : Des analyses de régression multiple montrent que l’attitude, la perception de contrôle, les croyances comportementales et les croyances liées au contrôle sont les déterminants de l’intention. Discussion et conclusion : Il est recommandé de fonder les interventions sur ces déterminants pour renforcer l’intention comportementale des survivantes du cancer du sein. Enfin, l’article renseignera les professionnels de la santé sur les cibles d’intervention à préconiser pour motiver les femmes ayant un diagnostic de cancer du sein à faire régulièrement des AP. Mots-clés : intention, théorie du comportement planifié, déterminants, activité physique, cancer du sein, rôle infirmier en contexte de survivance

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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