Examining the Effect of Time-From-Treatment on Activities of Daily Living Kinematics in Breast Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer affects one in 8 females with a 5-year survival rate of 89%. Up to 72% of breast cancer survivors have trouble with activities of daily living (ADL) following treatment. Increased time-from-treatment improves some measures of function, yet ADL limitations persist. Therefore, this study assessed the effect of time-from-treatment on upper extremity kinematics during ADLs in breast cancer survivors. Twenty-nine female breast cancer survivors were divided into 2 groups: <1 year (n = 12) and 1-2 years (n = 17) from treatment. Kinematics were collected during 6 ADL tasks, and humerothoracic joint angles were quantified. A 2-way mixed analysis of variance assessed the effects of time-from-treatment and arm on maximum angles for each ADL. Decreased maximum angle existed for breast cancer survivors with increased time-from-treatment during all ADLs. Breast cancer survivors in the 1-2 years group used ∼28° to 32° lower elevation, ∼14° to 28° lower axial rotation, and ∼10° to 14° lower plane of elevation range across tasks. Decreased ranges of arm movement during ADLs with increased time-from-treatment may reflect compensatory movement strategies. Recognizing this shift in strategies and accompanying underlying disease progression can help inform responses to functional performance limitations in breast cancer survivors as delayed effects are present posttreatment.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».