A Survey-Based Study on Physical Activity Promotion for Individuals with a Current or Past Diagnosis of Cancer in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine the prevalence and content of discussions regarding physical activity (PA) promotion between individuals with a current or past diagnosis of cancer and their oncology care team. Methods: Design and Procedure: A cross-sectional survey on PA discussion between individuals with a current or past diagnosis of cancer and their oncology care team was conducted at a single timepoint. Participants: Eligible participants were adults with a current or past diagnosis of cancer at any time point in their cancer treatment who had a pre-scheduled appointment with their oncology care team. Results: A total of 100 participants completed the survey. PA-related discussions happened in 41% of the patient-provider interactions and 66% of respondents reported PA discussions at some point during care. No significant association occurred between cancer type, stage, or treatment status and PA discussions at any timepoint (all p’s > 0.05). Most respondents were satisfied with the education provided on PA (54%); however, only 37% were sufficiently active. Those receiving education from their medical oncologist were more likely to be ‘sufficiently active’ (p = 0.020) according to the Godin Leisure Time Exercise Questionnaire. Conclusions: Most respondents discuss PA with an oncology care provider at some point during their cancer treatment; however, few are sufficiently active. Future research is needed to determine strategies to facilitate PA promotion and close the gap between discussions and actual physical activity behavior.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».