Ãtude de lâimpact dâun programme dâactivité physique (Amazone) auprès de femmes en traitement pour un cancer du sein
Bibliographic record
Abstract
Le cancer du sein est la forme de cancer la plus souvent diagnostiquée chez les femmes. Elles doivent vivre avec des séquelles qui nuisent à leur qualité de vie. Plusieurs études ont montré les bienfaits de l’activité physique (AP) sur les composantes physiques et psychologiques des patientes. Toutefois, elles réduisent souvent leur pratique d'AP suite aux traitements en raison de la détérioration de leur condition physique. Or, le maintien à long terme de la pratique d’AP est essentiel pour en conserver les bénéfices. La première section du mémoire présente une recension des écrits sur les bienfaits de l’AP auprès des femmes atteintes d'un cancer du sein et la seconde rend compte d'une étude expérimentale ayant pour objectif d'évaluer l’impact d’un programme d’AP sur le sentiment d’efficacité personnel et sur le plaisir associé à la pratique d'AP. Une enquête de suivi a été menée trois mois après la fin du programme afin d’évaluer le maintien à long terme de la pratique d'AP.\n\tL'étude a été réalisée auprès de 18 patientes en cours de traitement. Le groupe expérimental a suivi un programme supervisé d’AP combiné à des séances de counseling sur une période de 16 semaines. Le groupe témoin avait la possibilité de suivre un programme de yoga. Nos résultats indiquent une amélioration statistiquement significative des trois composantes mesurées, soit le sentiment d'efficacité personnelle, le plaisir à faire de l'AP et le maintien de la pratique après la participation au programme.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".