First-Year Implementation of the EXercise for Cancer to Enhance Living Well (EXCEL) Study: Building Networks to Support Rural and Remote Community Access to Exercise Oncology Resources
Notice bibliographique
Résumé
Barriers to exercise-oncology programs remain for those living with and beyond cancer in rural and remote communities, including geographic isolation and access to programs. The EXercise for Cancer to Enhance Living Well (EXCEL) study was designed to support exercise-oncology implementation in rural and remote communities across Canada. The purpose of this analysis was to evaluate the first-year reach, adoption, and implementation of the EXCEL study. Reach outcomes included participant characteristics, study enrolment, and referral type (self vs. healthcare-provider [HCP] referral). Adoption outcomes included the number of clinical contacts, trained qualified exercise professionals (QEPs), and QEPs delivering EXCEL exercise classes. Implementation outcomes included retention, adherence, assessment completion rates, and adverse-event reporting. A total of 290 individuals living with cancer enrolled in EXCEL in year one, with an 81.4% retention to the study intervention. Most participants self-referred to EXCEL (75.8%). EXCEL's HCP network consisted of 163 clinical contacts, and the QEP network included 45 trained QEPs, 22 of whom delivered EXCEL classes. Adherence to the exercise intervention was 78.2%, and only one adverse event (mild) was reported. Fitness assessment and patient-reported outcome completion rates were above 85% pre- and post-intervention. EXCEL has developed HCP and QEP networks supporting exercise referral and online delivery, and the intervention is meeting feasibility markers. These implementation findings will inform the continued gathering of feedback across stakeholders to ensure that best evidence informs best practices.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».