Year 2: First, we anticipate that t

Year 2: First, we anticipate that the predictors (individual information and the degrees of fatigue and symptom distress, exercise involvement, and dietary intake) and mediator (exercise involvement) of dependent variables (muscle wasting and QoL) will be identified. This will help healthcare providers to design exercise programs. Second, we anticipate that the longitudinal trends (symptom clusters and the modes of the recovery trajectories of cancer symptoms, muscle wasting, and QoL) can be determined. We thus can identify the patients who are in the risk of muscle wasting and design appropriate and effective interventions for patients who need the supportive care.

結果 (繁體中文) 1:

2年：首先，我們預計，預測（個人信息和程度的疲勞，症狀困擾，運動參與，並從食物中攝取）和因變量（肌肉萎縮和生活質量）的調解員（運動參與）將被確定。這將幫助醫療保健機構設計的鍛煉計劃。第二，我們預計縱向趨勢（症狀群及癌症症狀，肌肉消瘦，和生活質量的恢復軌跡的模式）可以被確定。因此，我們可以找出誰是肌肉萎縮和設計適當和有效的干預措施對於誰需要的支持治療病人的風險的患者。

結果 (繁體中文) 2:

第 2 年：首先，我們預計因變數（肌肉消瘦和 QoL）的預測變數（個人資訊和疲勞和症狀困擾程度、運動參與和飲食攝入）和仲介（運動參與）將是確定。這將有助於醫療保健供應商設計鍛煉計畫。其次，我們預計可以確定縱向趨勢（症狀簇和癌症症狀、肌肉消瘦和QoL的恢復軌跡模式）。因此，我們可以識別有肌肉消瘦風險的患者，並為需要支援性護理的患者設計適當和有效的干預措施。

結果 (繁體中文) 3:

第2年：首先，我們預計將確定因變數（肌肉消耗和生活質量）的預測因數（個人資訊和疲勞和症狀困擾程度、運動參與和飲食攝入）和仲介因數（運動參與）。這將有助於醫療保健提供者設計鍛煉計畫。其次，我們期望能够確定縱向趨勢（症狀群和癌症症狀、肌肉萎縮和生活質量的恢復軌跡模式）。囙此，我們可以確定有肌肉萎縮風險的患者，並為需要支持性護理的患者設計適當有效的干預措施。