What Do We Know About Group Health Coaching and Cancer Survivorship? A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Group health coaching (GHC) may be a suitable method for supporting healthy lifestyle behaviors in cancer patients and survivors. The aim of this scoping review was to explore GHC interventions targeting this population, specifically examining program composition and measured outcomes. A systematic search strategy was used to identify intervention studies focused on GHC with cancer patients and survivors. Seven studies met the criteria. Studies focused on physical activity, diet, weight loss, or some combination thereof utilizing GHC by itself or as one component of an exercise and/or diet intervention. There was a wide range of measured outcomes, grouped into: feasibility/acceptability; physical activity/exercise; body composition and biomarkers; diet; distress, quality of life, fatigue; and other. Overall, studies were found to be feasible and showed positive results for weight loss, diet, and quality of life. Findings for changes in physical activity, distress, and fatigue were mixed. Additionally, variability was found in many of the GHC components. This review suggests GHC for cancer patients and survivors is still in the nascent stages. However, these studies were deemed feasible and satisfactory to participants, with positive outcomes noted. While still in the early stages, GHC appears promising for supporting positive lifestyle behaviors in this population.
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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 | 0,009 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».