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Enregistrement W4311162619 · doi:10.31189/2165-6193-11.4.146

Exercise Prescription for People With Metastatic Cancer of the Skeleton

2022· article· en· W4311162619 sur OpenAlexaff
Robert U. Newton, Kirstin N. Lane, Nicolas H. Hart

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Exercise Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueManagement of metastatic bone disease
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionHealth careDiseaseExercise prescriptionMedical prescriptionAlternative medicineAdverse effectPhysical therapyClinical trialMEDLINEIntensive care medicineNursingPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Exercise is increasingly accepted as a therapy in the management of cancer, and is now described as a medicine, giving rise to a new discipline in clinical practice and research termed exercise oncology . Exercise medicine has been evaluated in clinical trials and implemented in patient care at all phases of disease and treatment trajectory. Advanced disease involving bone metastases presents considerable challenges in terms of patient assessment and exercise prescription. Over the past decade research evidence has accumulated attesting to the safety and efficacy of appropriately designed exercise medicine interventions. Combined with a need for well-developed guidelines, an expert consensus has been developed. Through a rigorous process the overarching recommendation was that exercise professionals should work with the patient and their health care team to balance the risk of adverse events due to participation in exercise therapy against the risk of more rapid patient decline through not exercising, as well as the potential loss of health benefits that could be realized through exercise. This is the basic tenet of health care and withholding or not offering a therapy that is likely to provide greater benefit than the potential risk it may cause for fear of that risk is untenable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, 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
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