Role of Qualified Exercise Professionals in Medical Clearance for Exercise: Alberta Cancer Exercise Hybrid Effectiveness-Implementation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current guidelines endorse the integration of exercise into cancer care. The diagnosis of cancer and its treatment, however, may introduce factors that make exercise engagement difficult, especially for individuals with advanced stages of disease. In this paper, we describe the baseline screening and triage process implemented for the Alberta Cancer Exercise (ACE) hybrid effectiveness-implementation study and share findings that highlight the multifaceted complexity of the process and the direct role of the clinical exercise physiologist (CEP). METHODS: ACE was a hybrid effectiveness-implementation study examining the benefit of 12-week cancer-specific community-based exercise program. The ACE screening process was developed by integrating evidence-based guidelines with oncology rehabilitation expertise to ensure safe and standardized participation across cancer populations. The screening process involved four steps: (1) a pre-screen for high-risk cancers, (2) completion of a cancer-specific intake form and the Physical Activity Readiness Questionnaire for Everyone (PAR-Q+), (3) a CEP-led interview to further evaluate cancer status, cancer-related symptoms and other health issues (performed in-person or by phone), and (4) a baseline fitness assessment that included measurement of vital signs. RESULTS: A total of 2596 individuals registered and underwent prescreening for ACE with 2570 (86.6%) consenting to participate. After full screening including the baseline fitness testing, 209 participants (8.1%) were identified as requiring further medical clearance. Of these, 191 (91.4%) had either a high-risk cancer, metastatic disease or were in the palliative end-stage of cancer, and 161 (84.3%) reported cancer-related symptoms potentially affecting their ability to exercise. In total, 806 (31.4%) participants were triaged to CEP-supervised in-person programming, 1754 (68.2%) participants to ACE community programming, and 8 (0.3%) specifically to virtual programming (post-COVID-19 option). CONCLUSIONS: The findings highlight the complexity and challenges of the screening and triage process, and the value of a highly trained CEP-led iterative approach that included the application of clinical reasoning.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».