Increasing Healthy Outcomes for Prostate Cancer Survivors : An Innovative Cooking Class Intervention Feasibility Study ; Study Summary, Archive of Course Curriculum, Recipes, and Photos
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer is the most commonly diagnosed cancer in Canadian men, with 1 in 7 men being diagnosed during their lifetime. Survival five years post-diagnosis in men aged 40-79 is more than 95%1; however, post-treatment, many survivors live with the side-effects of the disease and/or treatment and may develop chronic conditions due to aging and/or cancer therapy (e.g., bone loss, weight gain). Nutrition can play a role in preventing some of these side-effects or lessening their impact. Innovative approaches are urgently needed to prevent and mitigate the negative effects of prostate cancer and promote healthy lifestyles in prostate cancer survivors. Given that prostate cancer is a disease that affects not only the patient, but also family members, interventions that Includie both survivors and their partners hold particular promise of benefit. This study tested the feasibility of a novel behavioural approach: cooking classes for prostate cancer survivors and their spouses. The cooking class intervention consisted of six weekly two-hour group cooking classes, led by an educator/chef team. A total of 22 couples participated in the pilot study. All men in the study had been diagnosed with prostate cancer and were living with wife or common law partner. The program had successful accrual, retention, and adherence, with virtually no attrition or drop out. Evaluation data showed that 100% of participants reported that they found the class helpful, and they would recommend it to other men with prostate cancer and their partners. We also found promising outcome data, with analysis of anthropomorphic data showing a reduction in weight and waist and hip circumference for the majority of both survivors and spouses. These positive findings support the importance of replicating and extending this approach in larger populations, and exploring additional ways to provide the curriculum. We hope that such efforts can build on the well-received materials that we developed in this project. To that end, the course curriculum and the session-specific recipes are provided here and can be freely used.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».