Determinants and Factors of Physical Activity After Oncology Treatments (DEFACTO) in Metropolitan France: Protocol of a Mixed Methods Study and Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the scientific community widely recognizes the benefits of physical activity (PA) in oncology supportive care, cancer survivors who have undergone chemo- or radio-immunotherapy treatments struggle to meet PA recommendations. This underscores the importance of identifying factors influencing active lifestyle adoption and maintenance and proposing a multilevel model (micro-, meso-, and macrolevel) to better understand facilitators and barriers. Currently, no socioecological model explains an active lifestyle in the posttreatment phase of breast, colorectal, prostate, and lung cancers. OBJECTIVE: The objective is to identify factors influencing an active lifestyle in cancer survivorship and assess the feasibility of an individualized program targeting an active lifestyle. The objectives will be addressed in 3 stages. Stage 1 aims to elucidate factors associated with the active lifestyle of cancer survivors. Stage 2 involves developing an explanatory model based on previously identified factors to create a tailored health education program for an active lifestyle after oncology treatments. Stage 3 aims to evaluate the feasibility and potential effects of this personalized health education program after its national implementation. METHODS: First, the exploration of factors influencing PA (stage 1) will be based on a mixed methods approach, using an explanatory sequential design and multilevel analysis. The quantitative phase involves completing a questionnaire from a socioecological perspective. Subsequently, a subset of respondents will engage in semistructured interviews to aid in interpreting the quantitative results. This phase aims to construct a model of the factors influencing an active lifestyle and develop an individualized 12-week program based on our earlier findings (stage 2). In stage 3, we will implement our multicenter, multimodal program for 150 physically inactive and sedentary cancer survivors across metropolitan France. Program feasibility will be evaluated. Measured PA level by connected device and multidimensional variables such as declared PA and sedentary behaviors, PA readiness, motivation, PA preferences, PA knowledge and skills, and barriers and facilitators will be assessed before and during the program and 52 weeks afterward. RESULTS: The institutional review board approved the mixed methods study (phase 1) in April 2020, and the intervention (phase 3) was approved in March 2022. Recruitment and data collection commenced in April 2022, with intervention implementation concluded in May 2023. Data collection and full analysis are expected to be finalized by July 2024. CONCLUSIONS: The Determinants and Factors of Physical Activity After Oncology Treatments (DEFACTO) study seeks to enhance our understanding, within our socioecological model, of factors influencing an active lifestyle among cancer survivors and to assess whether a tailored intervention based on this model can support an active lifestyle. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05354882; https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT05354882. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/52274.
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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 | 0,020 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».