Safety, feasibility, and effectiveness of implementing supervised exercise into the clinical care of individuals with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the safety, feasibility, and preliminary effectiveness of implementing supervised exercise programming into the clinical care of individuals with advanced cancer. Design Single group implementation feasibility study using a pre–posttest design. Setting Exercise Oncology Unit of the Spanish Cancer Association (a cancer-specific community facility outside the hospital setting). Participants Adult individuals with advanced cancer profile involving advanced local cancer or distant metastases. Intervention A 12-week, twice-weekly, supervised, clinic-based multi-component exercise program. Main Measure Paired t-tests were used to assess pre–post changes and analyses of covariance were used to compare effects based on selected participant characteristics. Results Eighty-four individuals with advanced cancer completed the baseline assessment, with six participants withdrawing prior to the start of the program. Of the 78 participants, 17 dropped out, thus, a total of 61 completed the final assessment. Mean adherence was 82.5%. No serious adverse events occurred. Exercise significantly improved VO 2max by 5.2 mL·kg·min ( p < 0.001), chest strength ( p < 0.001), leg strength ( p < 0.001), lean body mass ( p = 0.003), skeletal muscle mass ( p < 0.002), % body fat ( p = 0.02), quality of life by 5.3 points ( p = 0.009), fatigue by 3.2 points ( p = 0.012), and physical activity by 1680 METs/week ( p < 0.001). Conclusions Our clinically supervised and tailored exercise program involving moderate to vigorous intensity exercise was found to be feasible, safe, and effective for individuals with advanced cancer. Implications for Cancer Survivors With proper screening and supervision, individuals with advanced cancer can benefit from tailored exercise oncology support as part of an overall therapeutic care plan.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».