The impact of mindfulness-based interventions on symptom burden, positive psychological outcomes, and biomarkers in cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Research on the use of mindfulness-based stress reduction and related mindfulness-based interventions (MBIs) in cancer care has proliferated over the past decade. MBIs have aimed to facilitate physical and emotional adjustment to life with cancer through the cultivation and practice of mindfulness (ie, purposeful, nonjudgmental, moment-to-moment awareness). This descriptive review highlights three categories of outcomes that have been evaluated in MBI research with cancer patients - namely, symptom reduction, positive psychological growth, and biological outcomes. We also examine the clinical relevance of each targeted outcome, while describing recently published original studies to highlight novel applications of MBIs tailored to individuals with cancer. Accumulating evidence suggests that participation in a MBI contributes to reductions in psychological distress, sleep disturbance, and fatigue, and promotes personal growth in areas such as quality of life and spirituality. MBIs may also influence markers of immune function, hypothalamic-pituitary-adrenal axis regulation, and autonomic nervous system activity, though it remains unclear whether these biological changes translate to clinically important health benefits. We conclude by discussing methodological limitations of the extant literature, and implications of matching MBIs to the needs and preferences of cancer patients. Overall, the growing popularity of MBIs in cancer care must be balanced against scientific evidence for their impact on specific clinical outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».