Physical Activity Discussions as the First Step Towards Movement in Non-Curative Cancer Care: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to advances in technology, non-curative cancer patients are living longer with the burden of the disease. Physical activity (PA) has value as a supportive service for individuals at any point on the cancer care continuum, including advanced cancer. OBJECTIVES: The objective of this study was to understand how oncology care providers (OCPs), family/friend caregivers, and health system decision makers can include conversations of PA into care for those living with non-curative cancer. METHODS: We conducted 24 semi-structured interviews guided by the Capability, Opportunity, Motivation-Behaviour (COM-B) model and further refined them using the Theoretical Domains Framework (TDF). The data were then analyzed using a directed content analysis, with a codebook generated based on the TDF. RESULTS: Findings highlighted the need for targeted education and effective communication to address knowledge gaps, motivation-enhancing strategies to overcome emotional barriers, and streamlined referral processes to address systemic barriers to PA across the cancer care journey. CONCLUSIONS: There is an ongoing need to support individuals in living well, which involves not only addressing their immediate cancer diagnoses but also promoting overall health. This can be performed through PA, supported by their OCPs. This study further emphasizes the inclusion of PA discussions in cancer care.
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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 | 0,017 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».