An interdisciplinary approach to ensure adherence to exercise and potentially reduce adverse cardiac events in cancer patients: primers in cardio-oncology
Notice bibliographique
Résumé
Exercise training can improve mortality, quality of life, exercise capacity and morbidity in cancer patients. Although current cardio-oncological guidelines recommend exercise intervention in cancer patients, a structured, interdisciplinary approach from diagnosis to maintenance of therapy including repetitive sports cardiological assessment to guide exercise intervention has not been established. Currently, exercise prescriptions are based on assessment of peak oxygen consumption, which does not differentiate between central (stroke volume and heart rate reserve) and peripheral (peripheral oxygen difference) limitations. Knowledge of these mechanisms could facilitate more effective exercise prescriptions because cancer subtypes may respond differently to exercise stimuli requiring individualized and cancer-specific exercise intervention. Our approach uses simultaneous cardiopulmonary exercise testing and stress echocardiography to analyze the entire oxygen cascade in one exam. Based on these findings, we propose individualized assessment of treatment and cardiovascular risk as well as exercise prescriptions. As cardiopulmonary limitations indicative of cancer therapy-related cardiac dysfunction or cardiotoxicity may first be detected during exercise, our approach may help to address cancer therapy-related adverse events earlier. Our approach contains repetitive exercise testing which should serve to re-assess efficacy of exercise intervention. Results of each sports cardio-oncological assessment is fed back to the treating oncologists as it may provide valuable insights to adapt treatment regimens. In addition, we propose a transition from supervised on-site and home-based to self-directed training, which may achieve better long-term training adherence from prehabilitation to post-treatment. In the advent of precision medicine and oncology we provide a concept for precision sports cardio-oncological care to tailor individual exercise prescriptions based on pathophysiological findings during exercise testing.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».