A Randomized Trial of Aerobic Exercise and Sleep Quality in Lymphoma Patients Receiving Chemotherapy or No Treatments
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with lymphoma experience sleep problems that may be managed with aerobic exercise but no previous study has examined this issue. METHODS: We randomized 122 patients with lymphoma to usual care (n = 62) or 12 weeks of supervised aerobic exercise training (AET; n = 60). Our primary sleep endpoint was global sleep quality assessed by the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI). Secondary endpoints were the PSQI component scores. Planned subgroup analyses were also conducted. RESULTS: Intention-to-treat analyses indicated that AET resulted in a nonsignificant (P = 0.16) improvement in global sleep quality compared with usual care [mean group difference = -0.64; 95% confidence interval (CI), -1.56 to +0.27]. In planned subgroup analyses, statistically significant or borderline significant interactions were identified for type of lymphoma (P(interaction) = 0.006), current treatment status (P(interaction) = 0.036), time since diagnosis (P(interaction) = 0.010), body mass index (P(interaction) = 0.075), and baseline sleep quality (P(interaction) = 0.041). Specifically, AET improved global sleep quality in patients with lymphoma who had indolent non-Hodgkin lymphoma (P = 0.001), were receiving chemotherapy (P = 0.013), were <2 years post-diagnosis (P = 0.005), were obese (P = 0.025), and were poor sleepers at baseline (P = 0.007). CONCLUSIONS: AET did not significantly improve sleep quality in this heterogeneous sample of patients with lymphoma; however, clinically identifiable subgroups appeared to benefit. Future exercise trials targeting these responsive subgroups are needed to confirm these findings. IMPACT: If replicated in larger and more focused trials, aerobic exercise may be an attractive option to manage sleep dysfunction in patients with cancer because of its favorable safety profile and other documented health benefits.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».