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Enregistrement W4405851953 · doi:10.2196/58093

Changes in Physical Activity Across Cancer Diagnosis and Treatment Based on Smartphone Step Count Data Linked to a Japanese Claims Database: Retrospective Cohort Study

2024· article· en· W4405851953 sur OpenAlexvenueno aff
Yoshihide Inayama, Kayoko Mizuno, Sachiko Tanaka‐Mizuno, Ayami Koike, Nozomi Higashiyama, Mana Taki, Koji Yamanoi, Ryusuke Murakami, Junzo Hamanishi, Satomi Yoshida, Masaki Mandai, Koji Kawakami

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintLifelogDatabaseComputer scienceWorld Wide WebOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although physical activity (PA) is recommended for patients with cancer, changes in PA across cancer diagnosis and treatment have not been objectively evaluated. OBJECTIVE: This study aimed to assess the impact of cancer diagnosis and treatment on PA levels. METHODS: This was a retrospective cohort study using a Japanese claims database provided by DeSC Healthcare Inc, in which daily step count data, derived from smartphone pedometers, are linked to the claims data. In this study, we included patients newly diagnosed with cancer, along with those newly diagnosed with diabetes mellitus for reference. We collected data between April 2014 and September 2021 and analyzed them. The observation period spanned from 6 months before diagnosis to 12 months after diagnosis. We applied a generalized additive mixed model with a cubic spline to describe changes in step counts before and after diagnosis. RESULTS: We analyzed the step count data of 326 patients with malignant solid tumors and 1388 patients with diabetes. Patients with cancer exhibited a 9.6% (95% CI 7.1%-12.1%; P<.001) reduction in step counts from baseline at the start of the diagnosis month, which further deepened to 12.4% (95% CI 9.5%-15.2%; P<.001) at 3 months and persisted at 7.1% (95% CI 4.2%-10.0%; P<.001) at 12 months, all relative to baseline. Conversely, in patients with diabetes, step counts remained relatively stable after diagnosis, with a slight upward trend, resulting in a change of +0.6% (95% CI -0.6% to 1.9%; P=.31) from baseline at 3 months after diagnosis. At 12 months after diagnosis, step counts remained decreased in the nonendoscopic subdiaphragmatic surgery group, with an 18.0% (95% CI 9.1%-26.2%; P<.001) reduction, whereas step counts returned to baseline in the laparoscopic surgery group (+0.3%, 95% CI -6.3% to 7.5%; P=.93). CONCLUSIONS: The analysis of objective pre- and postdiagnostic step count data provided fundamental information crucial for understanding changes in PA among patients with cancer. While cancer diagnosis and treatment reduced PA, the decline may have already started before diagnosis. The study findings may help tailor exercise recommendations based on lifelog data for patients with cancer in the future.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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