Changes in physical activity 1 year after breast cancer diagnosis and associations with patient-reported outcomes: results from the AMBER cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have prospectively examined how changes in physical activity in the first year after a breast cancer diagnosis may affect patient-reported outcomes (PROs) including quality of life and fatigue. PURPOSE: The purpose of this study was to examine changes in device-measured physical activity and associations with changes in quality of life [physical composite summary score (PCS) and mental composite summary score (MCS)] and fatigue from the first year after diagnosis among newly diagnosed women with breast cancer in the Alberta Moving Beyond Breast Cancer Study. METHODS: In this prospective cohort study, we assessed women within a median of 60 days postsurgery (N = 1442) and again 1 year later (N = 1194). At both timepoints, participants wore an ActiGraph accelerometer for 7 days to measure light and moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) and an activPAL accelerometer for daily steps. We used analysis of covariance to compare PRO change scores (dependent variables: PCS and MCS, and fatigue) across activity change quartiles (Q). RESULTS: Participants were categorized into Q1 (decreased activity: mean changes = -37.2 minutes/day), Q2 (stable activity: mean change = -4.8 minutes/day), Q3 (modest increase in activity: mean change = 13.2 minutes/day), and Q4 (large increase in activity: mean change = +49.8 minutes/day). For MVPA, participants in Q4 had significantly larger improvements in PCS and MCS compared with those in the lowest quartiles (PCS: Q1 Δ = 1.5 points, P = .026; Q2 Δ = 1.6 points, P = .017; MCS: Q1 Δ = 2.2 points, P = .007). Significant differences also emerged for fatigue as participants in Q4 of MVPA reported improvements in fatigue compared to those in Q1 (Δ = 1.9 points, P = .017) and Q2 (Δ = 1.9 points, P = .016). Improvements in PCS, MCS, and fatigue were observed when comparing the highest quartile of change (Q4) in light intensity activity, daily steps, and MVPA in ≥10-minute bouts to those in Q1 and Q2. CONCLUSIONS: Women with breast cancer who increased physical activity from diagnosis to 1 year had significantly better improvements in PCS, MCS, and fatigue compared with those who decreased or maintained their physical activity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».