Evaluation of Dual-Task Performance and Respiratory Muscle Endurance in Patients with Lung Cancer.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The onset of cancer and its treatments often lead to severe symptoms and side effects. Method: This study aims to evaluate dual-task performance, respiratory muscle strength and endurance, cognitive status, dyspnea, physical activity and quality of life in patients with lung cancer. The study included 25 lung cancer patients and 25 controls. We performed tests to assess dual-task performance, respiratory muscle strength (MIP), and endurance. Cognitive status was evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MOCA) Scale, physical activity level was measured with the International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), dyspnea was measured using the Modified Medical Research Council (MMRC) Dyspnea Scale, and quality of life was evaluated with the European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) QLQ-C30 Questionnaire. Results: The results indicated lung cancer patients exhibited lower MIP, respiratory muscle endurance values, and dual-task cognitive performance than the control group (p<0.05). Additionally, lung cancer patients had higher scores on the MMRC dyspnea scale (p<0.001). However, no significant differences were found in the MOCA scores or the total IPAQ score (p>0.05). Notably, there was a significant difference in the IPAQ walking score and the QLQ-C30 symptom scores, favoring the control group (p<0.05). Conclusion: In conclusion, cognitive task performance, MIP, respiratory muscle endurance, quality of life, and levels of dyspnea in individuals with lung cancer were negatively impacted. It is important to consider incorporating these parameters into the rehabilitation programs for people with lung cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».