Impact of exercise on physical health status in bladder cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There is a scarcity of data on the impact of behavioral habits, such as exercise, on physical health in patients with bladder cancer. We investigated the association of exercise on self-reported physical health status and examined the prevalence of bladder cancer patients with sedentary lifestyle. METHODS: We examined cross-sectional data of participants diagnosed with bladder cancer within the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) from 2016-2020. Patient health status was surveyed using self-reported measures, such as the total days per month when their "physical health is not good." The primary outcome was patient-reported poor physical health for more than 14 days within a one-month period. RESULTS: Out of 2 193 981 survey participants, we identified 936 with a history of bladder cancer. Nearly one in three bladder cancer patients reported being sedentary within the last month, as a total of 307 (32.8%) patients reported no exercise within the last 30 days. The remaining 628 (67.2%) reported exercising for at least one day within the last month. In multivariable logistic regression model analysis, we found that exercise is protective for self-reported poor physical health status (odds ratio 0.37, 95% confidence interval 0.25-0.56, p<0.001). Patients that exercised were less likely to report bad physical health. CONCLUSIONS: Approximately one in three bladder cancer patients report no exercise within 30 days, suggesting a sedentary lifestyle. Patients that are active are less likely to self-report poor physical health status. Implementation of exercise programs for bladder cancer patients could be promising in improving health status.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».