An 8-step approach for the systematic development of an evidence-based exercise program for patients undergoing hematopoietic stem cell transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Background: A tailored and reliable intervention program developed based on evidence is necessary for patients with serious health conditions. Objective: We describe the development of an exercise program for HSCT patients based on evidence from a systematic process. Methods: We developed the exercise program for HSCT patients using eight systematic steps: (1) a literature review, (2) understanding patient characteristics, (3) first expert group discussion, (4) development of the first draft of the exercise program, (5) a pre-test, (6) second expert group discussion, (7) a pilot randomized controlled trial (n=21), and (8) a focus group interview. Results: smartphone, and prior education sessions. In the pilot trial, the adherence to the exercise program was only 44.7%, however, some changes in physical functioning and body composition favored the exercise group despite the small sample size. Conclusion: Strategies to improve adherence to this exercise program and larger sample sizes are needed to adequately test if the developed exercise program may help patients improve physical and hematologic recovery after HSCT. This study may help researchers develop a safe and effective evidence-based exercise program for their intervention studies. Moreover, the developed program may benefit the physical and hematological recovery in patients undergoing HSCT in larger trials, if exercise adherence is improved. Clinical trial registration: https://cris.nih.go.kr/cris/search/detailSearch.do?seq=24233&search_page=L, identifier KCT 0008269.
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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 | 0,200 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».