Effect of bi-weekly supervised training sessions and prepared meals on the body weight and body composition of breast cancer survivors
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is ranked the most common cancer among Canadian women, with statistics showing that 1 in 8 women will be diagnosed with breast cancer in her lifetime. While advanced treatments contribute to higher survival rates, the quality of life to which the breast cancer survivors live is negatively affected. The psychological and physical impact of breast cancer is a challenge during and after treatment, as treatment leave sequalae for breast cancer survivors including fatigue, fear of cancer recurrence, body image issue, depression, all of which lead to a sedentary lifestyle. A sedentary lifestyle is associated with weight gain, which contributes to accumulation of fat tissue. An excess amount of weight that contributes to a high body mass index greater or equal to 25 kg/m2 is associated with negative health outcomes including cardiovascular and metabolic diseases and co-morbidities. Particularly in breast cancer survivors, fat tissue contains properties that produce estrogen, a hormone that promotes the development of breast cancer, hence increasing the risk of recurrence of breast cancer. The inflammatory properties of fat tissue also promote the development of breast cancer. Therefore, while the survival rates of breast cancer increase, emphasis to the management of body weight should be addressed. The combination of physical activity and healthy nutrition is widely known to manage body weight in breast cancer survivors. However, the level physical activity achieved by breast cancer survivors are low, particularly women with obesity.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».