Personal Devices to Monitor Physical Activity and Nutritional Intake After Colorectal Cancer Surgery: Feasibility Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of self-monitoring devices is promising for improving perioperative physical activity and nutritional intake. OBJECTIVE: This study aimed to assess the feasibility, usability, and acceptability of a physical activity tracker and digital food record in persons scheduled for colorectal cancer (CRC) surgery. METHODS: This observational cohort study was conducted at a large training hospital between November 2019 and November 2020. The study population consisted of persons with CRC between 18- and 75 years of age who were able to use a smartphone or tablet and scheduled for elective surgery with curative intent. Excluded were persons not proficient in Dutch or following a protein-restricted diet. Participants used an activity tracker (Fitbit Charge 3) from 4 weeks before until 6 weeks after surgery. In the week before surgery (preoperative) and the fifth week after surgery (postoperative), participants also used a food record for 1 week. They shared their experience regarding usability (system usability scale, range 0-100) and acceptability (net promoter score, range -100 to +100). RESULTS: In total, 28 persons were included (n=16, 57% male, mean age 61, SD 8 years), and 27 shared their experiences. Scores regarding the activity tracker were as follows: preoperative median system usability score, 85 (IQR 73-90); net promoter score, +65; postoperative median system usability score, 78 (IQR 68-85); net promotor score, +67. The net promoter scores regarding the food record were +37 (preoperative) and-7 (postoperative). CONCLUSIONS: The perioperative use of a physical activity tracker is considered feasible, usable, and acceptable by persons with CRC in this study. Preoperatively, the use of a digital food record was acceptable, and postoperatively, the acceptability decreased.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle