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Enregistrement W4377993709 · doi:10.1123/jab.2022-0245

Examining the Effect of Time-From-Treatment on Activities of Daily Living Kinematics in Breast Cancer Survivors

2023· article· en· W4377993709 sur OpenAlexaff
R. Wills, Jacquelyn M. Maciukiewicz, Marina Mourtzakis, Clark R. Dickerson

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Biomechanics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerActivities of daily livingMedicineCancerPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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