Breast Cancer Survivors’ Diet and Physical Activity Preferences and Barriers: How COVID-19 Changed the Intervention Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Background Existing studies on breast cancer survivors (BCS) have primarily focused on individual aspects of either diet or exercise preferences and barriers. Our study aims to examine BCS' perceptions toward diet and exercise combined. Given the transformative impact of COVID-19, there is a crucial need for insights in the post-pandemic era to address the distinct challenges faced by BCS in maintaining their health and well-being. Objectives This exploratory study aims to understand BCS' preferences for and barriers to diet and exercise to inform future intervention development. Methods A cross-sectional survey was administered to adults diagnosed with ductal carcinoma in situ or stage I–IV breast cancer (BC) from 2019 to 2021 regarding interest, preferences, and barriers to participating in diet and exercise interventions. Descriptive analysis compared pre-COVID-19 (pre-C) and during-COVID-19 pandemic (during-C) subsets. Results There were 224 participants. Over half expressed interest in a BC research study related to diet and exercise. Most preferred receiving consultations in-person with relevant specialists, education or counseling in one-on-one sections, and information from written materials, in-person, or via technology. Barriers were fatigue, family, and work. One hundred and thirty participants completed the survey pre-C, and 94 during-C. Compared with pre-C, during-C participants preferred visual communication tools for information on nutrition and exercise over in-person methods ( P < 0.05). In most categories, the percentage of barriers noted during-C was greater than pre-C. Conclusions Participants indicated preference for dual-modal diet and exercise interventions. The pandemic impacted participation preferences and barriers, with shifts toward favoring visual communication tools over in-person services and increasing psychosocial and COVID-related barriers. Hybrid care, combining in-person with technology-based delivery, shows promise in enhancing flexibility and accessibility in nutrition and exercise interventions amid the pandemic.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».