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Enregistrement W4294798385 · doi:10.1249/01.mss.0000877008.59830.c2

Associations Between Obesity, Rural-Urban Continuum Codes, And Physical Activity Program Preferences Among Breast Cancer Survivors

2022· article· en· W4294798385 sur OpenAlexaff
Nashira I. Brown, Edward McAuley, Kerry S. Courneya, Phillip Anton, Diane K. Ehlers, Siobhan M. Phillips, Erica Schleicher, Dori Pekmezi, Laura Q. Rogers

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObesityPopulationBreast cancerHealth promotionBody mass indexPhysical therapyClubGerontologyAerobic exerciseCancerPublic healthEnvironmental healthNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Many cancer survivors in rural areas with obesity fail to meet the American College of Sports Medicine physical activity (PA) guidelines. PA promotion programs are needed for these populations. This study examined the associations between obesity, rural-urban continuum (RUCC) codes, and PA program preferences. METHODS: Physically inactive breast cancer survivors (N=222) completed the baseline assessment for a randomized controlled PA trial including surveys to assess PA program preferences (i.e., location, exercise counseling source, exercise counseling delivery, exercise type [walking vs yoga], program type [aerobic vs resistance training], supervised vs unsupervised exercise, individual vs group exercise, flexible vs scheduled, amount willing to pay for exercise program, distance willing to travel, and distance willing to travel if gas costs were covered). Chi-Square analyses using dichotomized variables were conducted. Obesity was defined as body mass index ≥ 30. RUCC codes were classified as metro [RUCC=1 and3] vs non-metro [RUCC=6]. RESULTS: Participants were primarily white (85%), non-Hispanic (98%), and employed (71%) with an average age of 54.4 ± 8.5 years; half (51%) were obese. Most resided in metro areas with <250,000 population (RUCC=3; 73.6%) while the remaining resided in metro areas with >1 million population (RUCC=1; 22%) or nonmetro with 2,500-19,999 population (RUCC=6, 5%). When compared with non-obese, survivors with obesity were more likely to prefer exercise counseling from a personal trainer rather than a cancer exercise specialist, health club exercise specialist, or other cancer survivor (44% of non-obese vs. 57% of obese, p=.03). RUCC was associated with the farthest distance willing to travel (≥16 miles acceptable to 95% of RUCC 1 and 3 vs. 5% of RUCC 6, p<.001) and farthest distance willing to travel if gas costs were covered (≥16 miles acceptable to 42% of RUCC 1 and 3 vs 4% of RUCC 6, p=.027). No other preferences were associated with obesity or RUCC. CONCLUSIONS: Exercise counseling source and distance traveled are preferences associated with obesity or metro vs. nonmetro residency. Future PA programs should consider these factors along with potential reach and access concerns when targeting breast cancer survivors with obesity or living in nonmetro areas.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,285 · 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'admission1
Résumé présentoui

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