The 24-Hour Movement Paradigm: An integrated approach to the measurement and promotion of daily activity in cancer clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Increased physical activity (PA), improved sleep, and decreased sedentary behavior (SB) are essential components of supportive care for cancer survivors. However, researchers and health care professionals have achieved limited success in improving these behaviors among cancer survivors. One potential reasoning is that, over the past two decades, guidelines for promoting and measuring PA, sleep, and SB have been largely siloed. With greater understanding of these three behaviors, health behavior researchers have recently developed a new paradigm: the 24-Hour movement approach. This approach considers PA, SB, and sleep as movement behaviors along a continuum that represent low through vigorous intensity activity. Together these three behaviors form the sum of an individual's movement across a 24-hour day. While this paradigm has been studied in the general population, its usage is still limited in cancer populations. Here, we seek to highlight (a) the potential benefits of this new paradigm for clinical trial design in oncology; (b) how this approach can allow for greater integration of wearable technology as a means of assessing and monitoring patient health outside the clinical setting, improving patient autonomy through self-monitoring of movement behavior. Ultimately, implementation of the 24-Hour movement paradigm will allow health behavior research in oncology to better promote and assess critical health behaviors to support the long-term well-being for cancer patients and survivors.
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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 | 0,264 | 0,236 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».