Exercise Preferences in Young Adults with Cancer—The YOUEX Study
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Strong evidence supports the persuasive positive effects of exercise for cancer patients and survivors. Different approaches of exercise programs have been established; however, the special interests of young adults (YAs) with cancer have rarely been considered in exercise interventions. Therefore, the study YOUng EXercisers (YOUEX) aimed to investigate exercise preferences in YAs. (2) Methods: YOUEX was a three-arm, patient preference-based non-randomized, longitudinal, pre-post exercise intervention, offering three different exercise modules to YAs during or after acute therapy (Module 1: online supervised group-based (M1); Module 2: online unsupervised (M2); Module 3: in-person supervised (M3)). The intervention period was 12 weeks with another 12-week follow-up period, the modules could be changed or amended after 6 and 12 weeks. (3) Results: 92 YAs were allocated to the study. At baseline, 50 YAs (54%) chose M2, 32 YAs (35%) M1 and 10 YAs (11%) M3. The analysis revealed high acceptability and feasibility of the online exercise programs (M1, M2). There was a high impact of the COVID-19 pandemic on the execution of M3. YAs showed diverse preferences in module selection due to differences in, e.g., cancer therapy status or favored level of supervision. (4) Conclusions: YAs need personalized exercise programs that consider their individual interests and needs. Online exercise programs can be a promising addition to existing exercise opportunities. They are an effective way to increase physical activity levels in YAs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».