Stifled Motivation, Systemic Neglect: A Cross-Sectional Analysis of Inactivity in Post-Chemotherapy Cancer Survivors in the Middle East and North Africa Region
Notice bibliographique
Résumé
Background: Physical activity provides substantial survival and quality-of-life benefits for cancer survivors, yet participation remains suboptimal globally, particularly in the Middle East and North Africa (MENA) regions. This study represents the first comprehensive examination of physical activity barriers and facilitators among Tunisian cancer survivors. Methods: This cross-sectional study recruited 120 cancer survivors ≥3 months post-chemotherapy completion from University Hospital Farhat Hached, Sousse, Tunisia (October–December 2024). Participants completed validated questionnaires via structured telephone interviews: the International Physical Activity Questionnaire Short Form (IPAQ-SF), the Physical Activity Barriers After Cancer scale (PABAC), the Fatigue Assessment Scale (FAS), and the Patient Activation Measure (PAM-13). Statistical analyses included descriptive statistics, receiver operating characteristic (ROC) analysis, correlation analyses, and multivariable regression modeling with Bonferroni correction for multiple comparisons. Results: Participants (mean age 51.89 ± 10.2 years, 73.9% female) demonstrated significant physical activity declines post-chemotherapy: moderate activity decreased from 31.1% to 1.7% (p < 0.001), median intensity declined from 297 to 44 MET-min/week (p < 0.001). Mean PABAC score was 29.72 ± 5.13, with cognitive barriers predominating (2.85 ± 0.58). Fatigue was universal (100%), with 21% reporting severe fatigue (FAS ≥ 35). Only 26.1% received exercise guidance from healthcare professionals. PABAC demonstrated excellent predictive performance for physical inactivity (AUC = 0.805, 95%CI: 0.724–0.887). Independent predictors of higher barriers included fatigue severity (β = 0.466, p < 0.001), low patient activation (β = −0.091, p = 0.010), and advanced cancer stage (β = 1.932, p = 0.008). Conclusions: Tunisian cancer survivors experience substantial, multidimensional barriers to physical activity, with inadequate healthcare guidance representing a critical system-level gap. Findings support the development of culturally adapted, multidisciplinary interventions that target modifiable cognitive and symptom-related barriers, while enhancing patient activation and healthcare provider engagement.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».