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Enregistrement W6958771722 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6885384

Hybrid delivery of cluster-set resistance training for individuals previously treated for lung cancer: the results of a single-arm feasibility trial

2024· other· en· W6958771722 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Linguistics and Language Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistance trainingIntervention (counseling)Quality of life (healthcare)Lung cancerClinical trialRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Individuals with non-small cell lung cancer (NSCLC) are burdened by long-lasting symptoms (e.g., dyspnea and fatigue) post-treatment. These symptoms often reduce physical activity levels and increase the risk of functional decline. Though we have previously proposed cluster-set resistance training to mitigate symptom burden in lung cancer, there is currently no data on the feasibility or acceptability of this mode of exercise in cancer. Therefore, the purpose of this study was to investigate the feasibility and acceptability of a hybrid-delivery home-based cluster-set resistance training program in individuals with NSCLC stages I–III (i.e., early stage). Methods This study aimed to recruit individuals with NSCLC stages I–III post-treatment to participate in 8 weeks of home-based resistance training, 3 days per week. The program included supervised sessions in the participants’ homes and virtual supervision via videoconferencing. The primary outcome measure of feasibility was evaluated through recruitment, retention, and intervention fidelity (i.e., proportion of exercise completed, relative to what was prescribed). Intervention acceptability (i.e., ease and quality of virtual delivery, level of difficulty, and home-based approach) was assessed using a 4-point Likert-type scale from “strongly disagree” to “strongly agree”. Results Fourteen participants were recruited over a 6-month period, with 11 completing the intervention (2 withdrew due to unrelated illness, 1 withdrew due to requiring active treatment), yielding a retention rate of 79%. Characteristics of the participants who completed the intervention (n = 11) were as follows: mean age: 71 ± 10 years, mean BMI: 29.1 ± 6.5, and average time since diagnosis was 62 ± 51 months. Of completers, 27% were male, and 36% were Black; 10 were stage I (91%), and one was stage II (9%). Mean session attendance was 86.4 ± 9.5%. Mean intervention fidelity was 83.1 ± 13.1%. With regard to acceptability, > 90% of participants positively rated all aspects of the intervention delivery. No adverse events related to exercise were recorded. Conclusions The hybrid delivery of a home-based resistance exercise program for individuals previously treated for early-stage NSCLC was found to be safe and feasible. Adaptations to the program for future interventions are required, particularly surrounding resistance exercise programming, and intervention delivery with home visits. Trial registration ClinicalTrials.gov: NCT05014035 . Registered January 20, 2021.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2024
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