MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396568632 · doi:10.1016/j.jshs.2024.04.012

Associations between health-related fitness and patient-reported symptoms in newly diagnosed breast cancer patients

2024· article· en· W4396568632 sur OpenAlexafffundabout
Ki‐Yong An, Fernanda Z. Arthuso, Myriam Filion, Spencer J Allen, Stephanie Ntoukas, Gordon J. Bell, Jessica McNeil, Qinggang Wang, Margaret L. McNeely, Jeff K. Vallance, Lin Yang, S. Nicole Culos‐Reed, Leanne Dickau, John R. Mackey, Christine M. Friedenreich, Kerry S. Courneya

Notice bibliographique

RevueJournal of sport and health science/Journal of Sport and Health Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensAthabasca UniversityAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryAlberta Cancer FoundationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesCanada Research ChairsAlberta Cancer Foundation
Mots-clésBreast cancerMedicineQuality of life (healthcare)Affect (linguistics)CancerPhysical therapyInternal medicineOncologyPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• In 1,458 newly diagnosed breast cancer patients, lower relative peak cardiopulmonary fitness was independently associated with higher rates of moderate depression, poor sleep quality, and clinical fatigue. • Lower relative peak cardiopulmonary fitness was also independently associated with a higher likelihood of experiencing any symptom and multiple symptoms. • Both lower relative peak cardiopulmonary fitness and lower relative upper body muscular endurance were independently associated with a higher rate of clinical fatigue. • Relative peak cardiopulmonary fitness appears to be a critical fitness component associated with multiple patient-reported symptoms in newly diagnosed breast cancer patients. Newly diagnosed breast cancer patients experience symptoms that may affect their quality of life, treatment outcomes, and survival. Preventing and managing breast cancer-related symptoms soon after diagnosis is essential. The purpose of this study was to investigate the associations between health-related fitness (HRF) and patient-reported symptoms in newly diagnosed breast cancer patients. This study utilized baseline data from the Alberta Moving Beyond Breast Cancer Cohort Study that were collected within 90 days of diagnosis. HRF measures included peak cardiopulmonary fitness (peak volume of oxygen consumption (VO 2peak )), maximal muscular strength and endurance, flexibility, and body composition. Symptom measures included depression, sleep quality, and fatigue. Adjusted multivariable logistic regression was performed for analyses. Of 1458 participants, 51.5% reported poor sleep quality, 26.5% reported significant fatigue, and 10.4% reported moderate depression. In multivariable-adjusted models, lower relative VO 2peak was independently associated with a greater likelihood of all symptom measures, including moderate depression ( p < 0.001), poor sleep quality ( p = 0.009), significant fatigue ( p = 0.008), any symptom ( p < 0.001), and multiple symptoms ( p < 0.001). VO 2peak demonstrated threshold associations with all symptom measures such that all 3 lower quartiles exhibited similar elevated risk compared to the highest quartile. The strength of the threshold associations varied by the symptom measure with odds ratios ranging from ∼1.5 for poor sleep quality to ∼3.0 for moderate depression and multiple symptoms. Moreover, lower relative upper body muscular endurance was also independently associated with fatigue in a dose-response manner ( p = 0.001), and higher body weight was independently associated with poor sleep quality in an inverted U pattern ( p = 0.021). Relative VO 2peak appears to be a critical HRF component associated with multiple patient-reported symptoms in newly diagnosed breast cancer patients. Other HRF parameters may also be important for specific symptoms. Exercise interventions targeting different HRF components may help newly diagnosed breast cancer patients manage specific symptoms and improve outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of sport and health science/Journal of Sport and Health ScienceMême sujetCancer survivorship and careTravaux en français237 207