PC-PEP, a Comprehensive Daily Six-Month Home-Based Patient Empowerment Program Leads to Weight Loss in Men with Prostate Cancer: A Secondary Analysis of a Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Prostate Cancer—Patient Empowerment Program (PC-PEP) is a six-month daily home-based program shown to improve mental health and urinary function. This secondary analysis explores weight loss in male PC-PEP participants. Methods: In a randomized clinical trial with 128 men undergoing curative prostate cancer (PC) treatment, 66 received ‘early’ PC-PEP, while 62 were assigned to the ‘late’ waitlist-control group, receiving 6 months of standard-of-care treatment followed by 6 months of PC-PEP. PC-PEP comprised 182 daily emails with video-based exercise and dietary (predominantly plant-based) education, live online events, and 30 min strength training routines (using body weight and elastic bands). Weight and height data were collected via online surveys (baseline, 6 months, and 12 months) including medical chart reviews. Adherence was tracked weekly. Results: No attrition or adverse events were reported. At 6 months, the early PC-PEP group experienced significant weight loss, averaging 2.7 kg (p < 0.001) compared to the waitlist-control group. Weight loss was noted in the late intervention group of PC-PEP, albeit less pronounced than in the early group. Early PC-PEP surgery patients lost on average 1.4 kg (SE = 0.65) from the trial’s start to surgery day. High adherence to exercise and dietary recommendations was noted. Conclusions: PC-PEP led to significant weight loss in men undergoing curative prostate cancer treatment compared to standard-of-care.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».