Does psychosocial intervention improve survival in cancer? A meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is growing evidence that positive psychosocial intervention improves the wellbeing of cancer patients. Two meta-analyses conducted to date confirmed a significant small-to-moderate effect on quality of life. Previous randomized trials reported that psychosocial intervention also improved survival. However, more recent trials failed to detect a difference in survival. A systematic review of randomized trials that have examined the effectiveness of psychosocial intervention in cancer patients in terms of survival prolongation was conducted. METHODS: Randomized trials published between 1966 and June 2002 were identified through the databases of MEDLINE, EMBASE, CancerLit, CINAHL, Cochrane Library and reference lists of relevant articles. Relevant data were abstracted. The results of randomized trials were pooled using meta-analyses to estimate the effect of treatment on overall survival at one and four years in all cancer patients and also in breast cancer patients with metastases. RESULTS: Eight trials, which involved a total of 1062 patients (all cancer histologies), were identified. One- and four-year overall survival rates were obtained from eight trials and six trials, respectively. There was no statistically significant difference in the overall survival rates at one and four years [P = 0.6; RR 0.94 (95% CI 0.72, 1.22)] and [P = 0.5; RR 0.93 (95% CI 0.77, 1.13)], respectively. Four trials examined 511 metastatic breast cancer patients. Again, there was no statistically significant difference in the overall survival rates at one and four years [P = 0.3; RR 0.87 (95% CI 0.67, 1.14)] and [P = 0.3; RR 0.91 (95% CI 0.76, 1.10)], respectively. CONCLUSIONS: Psychosocial intervention does not prolong survival in cancer. This meta-analysis can not rule out small effect sizes because of the small number of trials and small trial sizes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,004 | 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 découle