The Physical Activity and Cancer Control (PACC) framework: update on the evidence, guidelines, and future research priorities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We proposed the Physical Activity and Cancer Control (PACC) framework in 2007 to help organise, focus, and stimulate research on physical activity in eight cancer control categories: prevention, detection, treatment preparation/coping, treatment coping/effectiveness, recovery/rehabilitation, disease prevention/health promotion, palliation, and survival. METHODS: This perspective paper provides a high-level overview of the scientific advances in physical activity research across cancer control categories, summarises current guidelines, updates the PACC framework, identifies remaining and emerging knowledge gaps, and provides future research directions. RESULTS: Many scientific advances have been made that are reflected in updated physical activity guidelines for six of the cancer control categories apart from detection and palliation. Nevertheless, the minimal and optimal type, dose, and timing of physical activity across cancer control categories remain unknown, especially for the understudied population subgroups defined by cancer type, age, race/ethnicity, and resource level of regions/countries. CONCLUSION: To achieve the full benefit of physical activity in cancer control, future research should use innovative study designs that include diverse at-risk populations and understudied cancer sites. Additionally, effective behaviour change strategies are needed to increase physical activity levels across populations that use implementation science to accelerate the translation from evidence generation into practical, real-world interventions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».