Associations of device‐measured physical activity and sedentary time with quality of life and fatigue in newly diagnosed breast cancer patients: Baseline results from the AMBER cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examined associations of device-measured physical activity and sedentary time with quality of life (QOL) and fatigue in newly diagnosed breast cancer patients in the Alberta Moving Beyond Breast Cancer (AMBER) cohort study. METHODS: After diagnosis, 1409 participants completed the SF-36 version 2 and the Fatigue Scale, wore an ActiGraph device on their right hip to measure physical activity, and an activPAL device on their thigh to measure sedentary time (sitting/lying) and steps. ActiGraph data was analyzed using a hybrid machine learning method (R Sojourn package, Soj3x) and activPAL data were analyzed using activPAL algorithms (PAL Software version 8). Quantile regression was used to examine cross-sectional associations of QOL and fatigue with steps, physical activity, and sedentary hours at the 25th, 50th, and 75th percentiles of the QOL and fatigue distributions. RESULTS: Total daily moderate and vigorous physical activity (MVPA) hours was positively associated with better physical QOL at the 25th (β = 2.14, p = <.001), 50th (β = 1.98, p = <.001), and 75th percentiles (β = 1.25, p = .003); better mental QOL at the 25th (β = 1.73, p = .05) and 50th percentiles (β = 1.07, p = .03); and less fatigue at the 25th (β = 4.44, p < .001), 50th (β = 3.08, p = <.001), and 75th percentiles (β = 1.51, p = <.001). Similar patterns of associations were observed for daily steps. Total sedentary hours was associated with worse fatigue at the 25th (β = -0.58, p = .05), 50th (β = -0.39, p = .06), and 75th percentiles (β = -0.24, p = .02). Sedentary hours were not associated with physical or mental QOL. CONCLUSIONS: MVPA and steps were associated with better physical and mental QOL and less fatigue in newly diagnosed breast cancer patients. Higher sedentary time was associated with greater fatigue symptoms.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».