Association of physical activity with overall mortality among long‐term testicular cancer survivors: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) has been associated with reduced mortality among cancer survivors, but no study has focused on testicular cancer survivors (TCSs). We aimed to investigate the association of PA measured twice during survivorship with overall mortality in TCSs. TCSs treated during 1980 to 1994 participated in a nationwide longitudinal survey between 1998 to 2002 (S1: n = 1392) and 2007 to 2009 (S2: n = 1011). PA was self-reported by asking for the average hours per week of leisure-time PA in the past year. Responses were converted into metabolic equivalent task hours/week (MET-h/wk) and participants were categorized into: Inactives (0 MET-h/wk), Low-Actives (2-6 MET-h/wk), Actives (10-18 MET-h/wk) and High-Actives (20-48 MET-h/wk). Mortality from S1 and S2, respectively, was analyzed using the Kaplan-Meier estimator and Cox proportional hazards models until the End of Study (December 31, 2020). Mean age at S1 was 45 years (SD 10.2). Nineteen percent (n = 268) of TCSs died between S1 and EoS, with 138 dying after S2. Compared to Inactives at S1, the mortality risk among Actives was 51% lower (HR 0.49, 95% CI: 0.29-0.84) with no further mortality reduction among High-Actives. At S2, the mortality risk was at least 60% lower among the Actives, High-Actives and even the Low-Actives compared to the Inactives. Persistent Actives (≥10 MET-h/wk at S1 and S2) had a 51% lower mortality risk compared to Persistent Inactives (<10 MET-h/wk at S1 and S2; HR 0.49, 95% CI: 0.30-0.82). During long-term survivorship after TC treatment, regular and maintained PA were associated with an overall mortality risk reduction of at least 50%.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».