The Association of Physical Activity and Quality of Life in Gastric and Esophageal Cancers
Notice bibliographique
Résumé
Patients with esophageal and gastric cancer typically present with an advanced tumour formation and severe symptoms such as progressive dysphagia, nausea, and weight loss (J. Lagergren & Lagergren, 2010; Zali, Rezaei-tavirani, & Azodi, 2011). Surgical treatment is the preference for both diagnoses, however often results in functional digestive complications (Bhargava & Chasen, 2010). Given the myriad of symptoms pre and post treatment, it is clear that health related quality of life (HRQL) is affected for these patients. PA has consistently and repeatedly improved HRQL in cancer patients (Ferrer, Huedo-Medina, Johnson, Ryan, & Pescatello, 2011). Only a few studies have identified potential PA effects in gastric and/or esophageal cancers, with inconsistent results (Bhargava & Chasen, 2010; Feeney, Reynolds, & Hussey, 2011; Lee et al., 2010; Na, Kim, Kim, Ha, & Yoon, 2000; Tatematsu, Park, Tanaka, Sakai, & Tsuboyama, 2013; Tatematsu, Ezoe, et al., 2013; Zalina, Lee, & Kandiah, 2012). To further explore the relationship between PA and HRQL in gastric and esophageal cancers, a cross-sectional one-time survey was completed in a GI outpatient clinic in Calgary, AB. Pearson correlations revealed a positive moderate association between total PA minutes and HRQL (r=.40, p=.03). Future research should consider interventions (education or programming) that promote PA participation in this unique 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».