QOL-29. Evaluating the effectiveness of a tailored exercise intervention on neuro-oncology patient outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the known benefits of exercise as a supportive cancer care resource, evidence of its effectiveness in neuro-oncology is scarce and thus access to programming remains limited. This study evaluated the effectiveness of a tailored neuro-oncology exercise intervention on patient outcomes – the Alberta Cancer Exercise-Neuro Oncology (i.e., ACE-Neuro) study. ACE-Neuro was a multi-site type II effectiveness-implementation trial delivered in Alberta, Canada and included a 12-week tailored exercise and health coaching intervention to adult neuro-oncology patients. Measures included baseline and 12-week patient-reported outcomes and functional fitness, acute energy and fatigue assessed pre-/post-exercise sessions, and objective physical activity assessed across the intervention via a Garmin activity tracker. Descriptive statistics and linear mixed models were used to analyze the data. Across a 20-month recruitment period, n=62 participants were scheduled to begin the intervention, and n=51 completed (82.3%). Statistically significant improvements were observed for overall quality of life (p < 0.011) and the sub-domains of functional well-being (p < 0.018) and brain-specific concerns (p < 0.001). Resistance exercise levels (p < 0.005), balance (p < 0.009 right side and p < 0.002 left side), and aerobic fitness (p < 0.001) also significantly improved. General fatigue worsened from pre- to post-intervention (p < 0.048). Acute energy significantly worsened after each exercise session (p = 0.001) but significantly improved from baseline to 12-weeks (p < 0.001), while acute fatigue significantly improved across the intervention (p < 0.001). Objective physical activity during the intervention averaged 86.6 ± 57.51 minutes per day. ACE-Neuro was associated with improved patient-reported, functional fitness, and objective physical activity outcomes, contributing to the limited literature on exercise interventions in neuro-oncology. Ongoing work is needed to continue to tailor and deliver effective exercise interventions that meet the unique needs of this patient population.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».