Digital Therapeutics–Based Cardio-Oncology Rehabilitation for Lung Cancer Survivors: Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Lung cancer ranks as the leading cause of cancer-related deaths. For lung cancer survivors, cardiopulmonary fitness is a strong independent predictor of survival, while surgical interventions impact both cardiovascular and pulmonary function. Home-based cardiac telerehabilitation through wearable devices and mobile apps is a substitution for traditional, center-based rehabilitation with equal efficacy and a higher completion rate. However, it has not been widely used in clinical practice. Objective The objective of this study was to broaden the use of digital health care in the cardiopulmonary rehabilitation of lung cancer survivors and to assess its impact on cardiopulmonary fitness and quality of life (QOL). Methods Early-stage nonsmall cell lung cancer survivors aged 18-70 years were included. All the participants received surgery 1-2 months before enrollment and did not require further antitumor therapy. Participants were randomly assigned to receive cardiac telerehabilitation or usual care for 5 months. Artificial intelligence–driven exercise prescription with a video guide and real-time heart rate (HR) monitoring was generated based on cardiopulmonary exercise testing. Aerobic exercise combining elastic band–based resistance exercises were recommended with a frequency of 3-5 d/wk and a duration of 90-150 min/wk. The effective exercise duration was recorded when patients’ HR reached the target zone (HRresting + [HRmax – HRresting] × [≈40%-60%]), representing the duration under the target intensity. The prescription used a gradual progression in duration and action intensity based on the exercise data and feedback. Outcome measurements included cardiopulmonary fitness; lung function; cardiac function; tumor marker; safety; compliance; and scales assessing symptoms, psychology, sleep, fatigue, and QOL. Results A total of 40 (85%) out of 47 patients finished the trial. The average prescription compliance rate of patients in the telerehabilitation group reached 101.2%, with an average exercise duration of 151.4 min/wk and an average effective exercise duration of 92.3 min/wk. The cardiac telerehabilitation was associated with higher improvement of maximal oxygen uptake peak (3.66, SD 3.23 mL/Kg/min vs 1.09, SD 3.23 mL/Kg/min; P=.02) and global health status or QOL (16.25, SD 23.02 vs 1.04, SD 13.90; P=.03) compared with usual care. Better alleviation of affective interference (–0.88, SD 1.50 vs 0.21, SD 1.22; P=.048), fatigue (–8.89, SD 15.96 vs 1.39, SD 12.09; P=.02), anxiety (–0.31, SD 0.44 vs –0.05, SD 0.29; P=.048), and daytime dysfunction (–0.55, SD 0.69 vs 0.00, SD 0.52; P=.02) was also observed in the telerehabilitation group. No exercise-related adverse events were identified during the intervention period. Conclusions The 5-month, digital therapeutics–based telerehabilitation improved cardiorespiratory fitness in lung cancer survivors with good compliance and safety. Patients receiving telerehabilitation also reported improved QOL with reduced levels of fatigue, anxiety, and daytime dysfunction. Trial Registration Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2200064000; https://www.chictr.org.cn/showproj.html?proj=180594
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».