Patient and professional perspectives on physical activity promotion in routine cancer care: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDS: Physical activity is associated with many benefits in reducing cancer symptoms and treatments side effects. Yet, studies consistently show that knowledge about physical activity is under-promoted among people diagnosed with cancer. Therefore, we aimed to contribute to filling this gap by ascertaining patient and professional perspectives regarding physical activity promotion. METHODS: This study took place in Montreal, Canada. We conducted individual, semi-structured interviews with cancer patients who participated in a physical activity program and professionals working in the healthcare system. Participants had to be aged over 18 years, be able to communicate verbally in either English or French, and consent to an audio-recorded interview. A hybrid deductive-inductive approach to content analysis was applied to analyze interview transcripts using Dedoose and Microsoft Excel software. RESULTS: Our sample comprised 21 patients (76.2% women) and 20 professionals (80% women). We identified 24 factors (barriers, facilitators, and improvement suggestions) influencing physical activity promotion across organizational, community, and social levels. Results suggest that to improve physical activity promotion in cancer care, it is necessary to showcase exercise specialists as a healthcare resource, to champion for this change within health organizations, to develop partnerships between public and private sectors of the health and fitness industries, and to reassess social norms concerning cancer survivorship and treatment. CONCLUSION: These findings shed light on the gaps and the bright lights in physical activity promotion for people diagnosed with cancer across numerous levels.
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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 | 0,016 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».