Virtually Supervised Exercise Programs for People With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exercise has been shown to improve physical function and quality of life for individuals with cancer. However, low rates of exercise adoption and commonly reported barriers to accessing exercise programming have demonstrated a need for virtual exercise programming in lieu of traditional in-person formats. OBJECTIVE: The aim of this study was to summarize the existing research on supervised exercise interventions delivered virtually for individuals living with and beyond cancer. METHODS: We conducted a scoping review of randomized controlled trials, pilot studies, or feasibility studies investigating virtually supervised exercise interventions for adults either during or after treatment of cancer. The search included EMBASE, MEDLINE, CINAHL, SPORTDiscus, Cochrane Library, and conference abstracts. RESULTS: Fifteen studies were included. The interventions were delivered mostly over Zoom in a group format, with various combinations of aerobic and resistance exercises. Attendance ranged from 78% to 100%, attrition ranged from 0% to 29%, and satisfaction ranged from 94% to 100%. No major adverse events were reported, and only 3 studies reported minor adverse events. Significant improvements were seen in upper and lower body strength, endurance, pain, fatigue, and emotional well-being. CONCLUSION: Supervised exercise interventions delivered virtually are feasible and may improve physical function for individuals with cancer. The supervision included in these virtual programs promoted similar safety as seen with in-person programming. More randomized controlled trials with large cohorts are needed to validate these findings. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Individuals living with and beyond cancer can be encouraged to join virtually supervised exercise programs because they are safe, well enjoyed, and may improve physical function and quality of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».