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Enregistrement W4416222025 · doi:10.1177/15394492251388033

Health Behavior Performance After a Personalized Occupational Therapy Intervention in Cancer Survivors

2025· article· en· W4416222025 sur OpenAlexaboutno aff
Alix G. Sleight, Yoko E. Fukumura, Sandy C. Takata, Alexandra E. Feldman, Pamela Roberts, Kim Bissell, L J Amaral, Kathleen Doyle Lyons

Notice bibliographique

RevueOTJR Occupational Therapy Journal of Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Cancer Research FundAmerican Occupational Therapy FoundationAmerican Society of Preventive OncologyAmerican Association for Cancer Research
Mots-clésIntervention (counseling)CancerOccupational therapyHealth behaviorOccupational safety and healthCancer treatmentPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health behaviors significantly influence health outcomes after cancer. However, few studies have tested occupational therapy (OT) self-management training to catalyze health behavior change. OBJECTIVES: To establish proof of concept of a 12-week OT intervention designed to improve occupational performance and/or satisfaction in cancer survivors. METHODS: This single-arm, prospective study used the Canadian Occupational Performance Measure to measure change in occupational performance and satisfaction related to health behaviors in a convenience sample of 20 cancer survivors. RESULTS: = 20) post-intervention. A total of 18 participants (86%) demonstrated a clinically significant change in performance scores (≥2), and 19 participants (95%) demonstrated a clinically significant change in satisfaction scores (≥2). CONCLUSION: OT, when leveraged for a health self-management intervention, may result in improvements in both occupational performance and satisfaction related to health behavior in cancer survivors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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