MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413311567 · doi:10.1093/jncimonographs/lgaf023

The multidisciplinary community of exercise oncology practice: current status and future directions

2025· article· en· W4413311567 sur OpenAlexaff
Chao Cao, Kristin L. Campbell, Allison Betof Warner, Nancy Campbell, Anna L. Schwartz, Christine Cleary, Karen Y. Wonders, L Capozzi, Jennifer A. Ligibel

Notice bibliographique

RevueJNCI Monographs · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Nursing ResearchNational Cancer InstituteNational Institute on Aging
Mots-clésMultidisciplinary approachCurrent (fluid)MedicineMedical educationPsychologyOncologyEngineeringSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exercise is recommended as a part of standard cancer care, based upon its favorable impact on treatment-related side effects and its association with better cancer outcomes. Fully incorporating exercise into oncology practice will require multidisciplinary efforts across oncology and exercise professionals. This article examines current patterns of exercise advice and prescription in oncology settings and highlights the roles of oncology clinicians, physiatrists, physical and occupational therapists, exercise physiologists and fitness trainers, and patient advocates in expanding exercise oncology across the cancer continuum. Future efforts to enhance provider education, expand community-based programs, establish referral pathways, and address policy challenges related to reimbursement will be needed to establish exercise as a universally accessible and effective component of oncology care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJNCI MonographsMême sujetCancer survivorship and careTravaux en français237 207