Heavy Lifting Strength Training In Head And Neck Cancer Survivors (The Lifting Trial)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite improvements in surgical neck dissection (ND) procedures, head and neck cancer survivors (HNCS) still experience acute and chronic side effects such as loss of muscular strength, limitations in physical functioning, and fatigue, that impact quality of life (QoL) and return to work. Light-to-moderate intensity strength training (LMST) improves muscular strength, physical functioning, and some side effects in HNCS. Heavy lifting strength training (HLST) may further improve these outcomes, however, it has not been studied in HNCS. The primary aim of the LIFTING trial was to examine the feasibility and safety of a HLST program in HNCS ≥1-year post-surgical neck dissection. METHODS: In this single arm feasibility and safety study, HNCS were asked to complete a twice weekly, 12-week, supervised HLST program, gradually progressing to lifting heavy loads of 80%-90% of 1 repetition maximum (1RM) for barbell squat, bench press, and deadlift. Feasibility outcomes included recruitment rate, 1RM completion rate, program adherence, and follow-up assessment rate. The primary efficacy outcomes were changes in upper and lower body strength from baseline to postintervention assessed via reliable 1RM tests. Wilcoxon signed rank tests were used to compare the pre-post changes in efficacy outcomes. RESULTS: Sixteen HNCS were assessed for eligibility. Nine were recruited over an 8-month period during the COVID-19 pandemic. All 9 (100%) successfully completed the baseline1RM tests and progressed to heavy loads at approximately 5-weeks. Seven participants (77.7%) completed all follow-up 1RM tests. Median attendance was 95.8% (range: 71%-100%). Weight lifted increased for squat/leg press (median change: +34 kg; 95% CI: +25 to +47; p = 0.008), bench press (median change: +6 kg; 95% CI: +2 to +10; p = 0.012), and deadlift (median change: +12 kg; 95% CI: +7 to +24; p = 0.012). No adverse events were reported. CONCLUSIONS: HLST may be feasible and safe for HNCS at least 1-year post-ND, and result in significant improvements in muscular strength. Future research should consider additional recruitment strategies and compare HLST to LMST to determine the optimal strength training regimen for this understudied population.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».