A pilot study to evaluate the feasibility of individualized yoga for inpatient children receiving intensive chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue is an important problem in paediatric cancer patients and yoga may be an effective intervention. The primary objective was to determine the feasibility of individualized yoga for hospitalized children receiving intensive chemotherapy. METHODS: We included English-speaking children and adolescents aged 7-18 years receiving intensive chemotherapy or haematopoietic stem cell transplantation (HSCT). Yoga was conducted three times weekly for three weeks. The primary outcome was feasibility, defined as ability to deliver at least 60% of planned sessions. Secondary outcomes were parent-reported Pediatric Quality of Life Inventory (PedsQL) Multidimensional Fatigue Scale, Fatigue Scale-Parent, PedsQL Generic Core Scales and PedsQL Acute Cancer Module. RESULTS: Between January and October 2013, 11 patients were enrolled. Median age was 14.0 (range 7.7-16.4) years and 6 (55%) were boys. Yoga was feasible with 10/11 participants meeting the threshold for feasibility. The median number of yoga sessions was 9 (range 3-13). No adverse events were attributed to yoga. Mean±standard deviation for the day 21 proxy-reported PedsQL general fatigue scores was 55.6±15.5. Qualitative comments suggested design changes for future yoga studies. CONCLUSIONS: Individualized yoga is feasible for inpatient children receiving intensive chemotherapy. Future work will include development and conduct of a randomized trial for fatigue amelioration. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02105389.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».