Yoga in Adult Cancer: A Pilot Survey of Attitudes and Beliefs among Oncologists
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depending on interest, knowledge, and skills, oncologists are adapting clinical behaviour to include integrative approaches, supporting patients to make informed complementary care decisions. The present study sought to improve the knowledge base in three ways: Test the acceptability of a self-reported online survey for oncologists.Provide preliminary data collection concerning knowledge, attitudes, beliefs, and current referral practices among oncologists with respect to yoga in adult cancer.List the perceived benefits of and barriers to yoga intervention from a clinical perspective. METHODS: A 38-item self-report questionnaire was administered online to medical, radiation, and surgical oncologists in British Columbia. RESULTS: Some of the 29 oncologists who completed the survey (n = 10) reported having recommended yoga to patients to improve physical activity, fatigue, stress, insomnia, and muscle or joint stiffness. Other responding oncologists were hesitant or unlikely to suggest yoga for their patients because they had no knowledge of yoga as a therapy (n = 15) or believed that scientific evidence to support its use is lacking (n = 11). All 29 respondents would recommend that their patients participate in a clinical trial to test the efficacy of yoga. In qualitative findings, oncologists compared yoga with exercise and suggested that it might have similar psychological and physical health benefits that would improve patient capacity to endure treatment. Barriers to and limitations of yoga in adult cancer are also discussed. CONCLUSIONS: An online self-report survey is feasible, but has response rate limitations. A small number of oncologists are currently recommending yoga to improve health-related outcomes in adult cancer. Respondents would support clinical yoga interventions to improve the evidence base in cancer patients, including men and women in all tumour groups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».