The effect of Tai Chi on four chronic conditions—cancer, osteoarthritis, heart failure and chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many middle-aged and older persons have more than one chronic condition. Thus, it is important to synthesise the effectiveness of interventions across several comorbidities. The aim of this systematic review was to summarise current evidence regarding the effectiveness of Tai Chi in individuals with four common chronic conditions-cancer, osteoarthritis (OA), heart failure (HF) and chronic obstructive pulmonary disease (COPD). METHODS: 4 databases (MEDLINE, EMBASE, CINAHL and SPORTDiscus) were searched for original articles. Two reviewers independently screened the titles and abstracts and then conducted full-text reviews, quality assessment and finally data abstraction. 33 studies met the inclusion criteria. Meta-analyses were performed on disease-specific symptoms, physiological outcomes and physical performance of each chronic condition. Subgroup analyses on disease-specific symptoms were conducted by categorising studies into subsets based on the type of comparison groups. RESULTS: Meta-analyses showed that Tai Chi improved or showed a tendency to improve physical performance outcomes, including 6-min walking distance (6MWD) and knee extensor strength, in most or all four chronic conditions. Tai Chi also improved disease-specific symptoms of pain and stiffness in OA. CONCLUSIONS: The results demonstrated a favourable effect or tendency of Tai Chi to improve physical performance and showed that this type of exercise could be performed by individuals with different chronic conditions, including COPD, HF and OA.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».