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Enregistrement W4409282015 · doi:10.31234/osf.io/zyh36_v2

WITHDRAWN

2025· preprint· en· W4409282015 sur OpenAlexfundno aff
Paquito Bernard, Ahmed Jérôme Romain, Comtois, Josyanne Lapointe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondation du cancer du sein du QuébecFondation Cancer
Mots-clésAnxietyIntervention (counseling)Breast cancerDepressive symptomsCancerMedicineClinical psychologyPsychologyPhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose.To test the feasibility and acceptability of a remote physical activity (PA) intervention coupled with motivational text messages among women experiencing severe depressive and/or anxiety symptoms during or after breast cancer (BC) treatment.Methods and materials.A three-phase-single-case experimental study design (16-week) was conducted among 18 women diagnosed with BC reporting high levels of depressive and anxiety symptoms.Our intervention included behaviour change techniques (BCTs) and 2 to 3 supervised PA sessions per week, for at least 30 minutes, coupled with 4 to 7 weekly personalized text messages.Feasibility (satisfaction and drop-out rates), acceptability (participation rates, therapeutic alliance, and qualitative data), fidelity (quality of BCTs delivered), and the efficacy on PA level and physical fitness were assessed.Results.Participants expressed high satisfaction and reported an excellent working alliance with their kinesiologist.Notably, there was a very high participation rate (90%) along with a low dropout rate (11%).However, only 3 patients significantly increased their PA post-intervention. Conclusion.This study highlighted the importance to personalize remote PA interventions for women with BC and severe depressive or anxiety symptoms.The combination of a remote PA intervention with daily text messages appears to be very suitable to increase their adherence.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3320,263

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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