Canadian oncology physiotherapists’ perspectives of physical activity in people with advanced cancer: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with advanced cancer can benefit from physical activity (PA), but face barriers to PA participation. Physiotherapists can be well-positioned to support this patient population. OBJECTIVE: Our objective was to describe the perspectives, practices, knowledge, and skills of oncology physiotherapists related to PA in people with advanced cancer. METHODS: In this mixed-methods study, we recruited Canadian physiotherapists with current or recent clinical experience with advanced cancer. Phase I consisted of an online survey about views toward PA in advanced cancer and activity-related recommendations and concerns for two case scenarios. Phase II involved individual, semi-structured interviews about perspectives related to working with advanced cancer. RESULTS: Sixty-two physiotherapists participated in the survey, of which 13 participated in interviews. Most respondents (> 85%) agreed or strongly agreed PA is important and safe for individuals with advanced cancer. Case responses highlighted cancer-related considerations (e.g. bone metastases) tailored activity recommendations, and patient-centered, interprofessional care. Interview themes included: 1) situating PA within individually meaningful goals; 2) tailored strategies to promote PA; 3) overarching roles in functional optimization and symptom management; and 4) generalized lack of awareness regarding physiotherapy. CONCLUSION: Our findings indicate Canadian oncology physiotherapists describe knowledge of the safety and importance of PA, as well as key considerations in advanced cancer. Moreover, they highlight the importance of a patient-centered approach to support this population, particularly in facilitating safe and meaningful PA, as well as optimizing function and alleviating symptom burden. Further efforts are needed to investigate the development and integration of physiotherapy within cancer care.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».