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Enregistrement W4379280640 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.12055

Feasibility of daily physical activity monitoring and associations with treatment toxicity in older adults with metastatic prostate cancer.

2023· article· en· W4379280640 sur OpenAlexafffundabout
Gregory Feng, Milothy Parthipan, Henriette Breunis, Narhari Timilshina, Enrique Soto‐Pérez‐de‐Celis, Daniel Santa Mina, Urban Emmenegger, Aaron R. Hansen, Antonio Finelli, George Tomlinson, Monika K. Krzyzanowska, Andrew Matthew, Hance Clarke, Martine Puts, Shabbir M.H. Alibhai

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesProstate Cancer Canada
Mots-clésMedicineProstate cancerProspective cohort studyGeneralizability theoryEnzalutamideLogistic regressionCohortInternal medicinePhysical therapyActivities of daily livingCancerOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12055 Background: Accelerometry research suggests physical activity may be associated with treatment toxicity, but generalizability to geriatric oncology is unclear. As many older adults have low levels of physical activity and technology use, further exploration is warranted. This study explores the feasibility of daily physical activity monitoring and the association between step counts and symptoms. Methods: Older adults aged 65+ starting treatment (chemotherapy, enzalutamide/abiraterone, or Radium-223) for metastatic prostate cancer were enrolled in a prospective cohort study. Participants reported step counts (measured via smartphone and a free commercial app) and symptoms (Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS)) daily for their first treatment cycle (~1 month). The feasibility of daily monitoring was assessed with descriptive statistics and thematic analysis. The association between a 15% decline in steps (compared to pre-treatment baseline) and the emergence of moderate-to-severe symptoms and pain (ESAS ≥4) in the next 24 hours was assessed using logistic regression. The utility of a 15% step count decline in predicting the development of moderate-to-severe symptoms and pain was evaluated using sensitivity and positive predictive value (PPV). Results: Of 90 participants, 47 engaged in step count monitoring (mean age 75y; 52.2% participation rate). Daily physical activity monitoring was found to be feasible (90.5% median response rate; 94% retention rate) with numerous patient-reported benefits including increased self-awareness and motivation to engage in physical activity. During the first treatment cycle, instances of a 15% decline in steps were common (n=37, 78.7%), as was the emergence of moderate-to-severe symptoms overall (n=40, 85.1%) and pain (n=26, 55.3%). Overall, daily physical activity did not appear to be significantly predictive of symptoms (OR=1.8, 95% CI=0.42-7.74) overall or pain (OR=0.95, 95% CI=0.22-3.81). Predictive validity estimates revealed reasonable sensitivity for both moderate to severe symptoms overall (sensitivity=88.8%, 95% CI=68.7-95.0; PPV=73.0%, 95% CI=58.7-87.3) but poor PPV for pain (sensitivity=77.8%, 95% CI=58.6-97.0; PPV=37.8%, 95% CI=22.2-53.5). Conclusions: Despite recent studies framing physical activity changes as predictive of toxicity, PPV was only poor to fair. However, daily activity monitoring in older cancer patients appears feasible and may have other uses. Clinical trial information: NCT04193657 .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,354 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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