Exercise and Nutrition Interventions in Advanced Lung Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: In this systematic review, we sought to evaluate the effect of physical activity or nutrition interventions (or both) in adults with advanced non-small-cell lung cancer (nsclc). METHODS: A systematic search for relevant clinical trials was conducted in 6 electronic databases, by hand searching, and by contacting key investigators. No limits were placed on study language. Information about recruitment rates, protocol adherence, patient-reported and clinical outcome measures, and study conclusions was extracted. Methodologic quality and risk of bias in each study was assessed using validated tools. MAIN RESULTS: Six papers detailing five studies involving 203 participants met the inclusion criteria. Two of the studies were single-cohort physical activity studies (54 participants), and three were controlled nutrition studies (149 participants). All were conducted in an outpatient setting. None of the included studies combined physical activity with nutrition interventions. CONCLUSIONS: Our systematic review suggests that exercise and nutrition interventions are not harmful and may have beneficial effects on unintentional weight loss, physical strength, and functional performance in patients with advanced nsclc. However, the observed improvements must be interpreted with caution, because findings were not consistent across the included studies. Moreover, the included studies were small and at significant risk of bias. More research is required to ascertain the optimal physical activity and nutrition interventions in advanced inoperable nsclc. Specifically, the potential benefits of combining physical activity with nutrition counselling have yet to be adequately explored in this population.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».