Updated systematic review of the effects of exercise on understudied health outcomes in cancer survivors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The American College of Sports Medicine provided guidelines for exercise prescriptions in cancer survivors for specific cancer- and treatment-related health outcomes. However, there was insufficient evidence to generate exercise prescriptions for 10 health outcomes of cancer treatment. We sought to update the state of evidence. METHODS: We conducted a systematic review of these 10 understudied health outcomes (bone health, sleep, cardiovascular function, chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN), cognitive function, falls and balance, nausea, pain, sexual function, and treatment tolerance) and provided an update of evidence. RESULTS: While the evidence base for each outcome has increased, there remains insufficient evidence to generate exercise prescriptions. Common limitations observed across outcomes included: variability in type and quality of outcome measurement tools, variability in definitions of the health outcomes, a lack of phase III trials, and a majority of trials investigating breast or prostate cancer survivors only. CONCLUSION: We identified progress in the field of exercise oncology for several understudied cancer- and treatment-related health outcomes. However, we were not able to generate exercise prescriptions due to continued insufficient evidence base. More work is needed to prescribe exercise as medicine for these understudied health outcomes, and our review highlights several strategies to aid in research acceleration within these areas of exercise oncology.
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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 | 0,010 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».