Changes in physical activity, sedentary behavior, and self-reported cognitive function in cancer survivors before and during the COVID-19 pandemic: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity (PA) and reductions in sedentary behavior (SED) may mitigate cancer-related cognitive impairment. The purpose of this study was to examine (a) the associations between changes in PA, SED, and cognitive function in cancer survivors before and during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic; and (b) clinical subgroups that moderate this association. METHODS: A cross-sectional survey was administered online to adult cancer survivors globally between July and November of 2020. This was a secondary analysis of a cross-sectional survey examining changes in self-reported PA and quality of life in cancer survivors before and during the COVID-19 pandemic. Self-reported Questionnaires assessed moderate-to-vigorous PA (MVPA) using the modified Godin Leisure Time Exercise Questionnaire, cognitive function using the Functional Assessment of Cancer Therapy-Cognitive Function (FACT-Cog) scale, and SED using the Domain-specific Sitting Time questionnaire. Cancer survivors were classified into no change in behavior, desirable change (i.e., increase MVPA to meet PA guidelines or decrease SED by ≥60 min/day), and undesirable change (i.e., decrease MVPA to <150 min/week or increase SED by ≥60 min/day). Analysis of covariance examined differences in FACT-Cog scores across the activity change categories. Planned contrasts compared differences in FACT-Cog scores between cancer survivors with (a) no meaningful change vs. any change, and (b) a desirable change vs. an undesirable change. RESULTS: There were no significant differences in FACT-Cog scores across activity-change categories in the full sample of cancer survivors (n = 371; age = 48.6 ± 15.3 years (mean ± SD)). However, cancer survivors who were diagnosed ≥5 years ago (t(160) = -2.15, p = 0.03) or who received treatment ≥5 years ago (t(102) = -2.23, p = 0.03) and who had a desirable change in activity reported better perceived cognitive abilities than those who had an undesirable change. CONCLUSION: PA promotion efforts should consider reducing SED in addition to maintaining MVPA in long-term cancer survivors to mitigate cancer-related cognitive impairment during the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».