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Enregistrement W2334279947 · doi:10.1097/phm.0000000000000083

Effect of Exercise on Cancer-Related Fatigue

2014· review· en· W2334279947 sur OpenAlexaff
Deborah Tomlinson, Caroline Diorio, Joseph Beyene, Lillian Sung

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Medicine & Rehabilitation · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialCINAHLPsycINFOCancer-related fatiguePhysical therapyDepression (economics)Meta-analysisMEDLINEIntervention (counseling)CancerPsychological interventionPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous randomized controlled trials have been conducted to determine efficacy of exercise on cancer-related fatigue. However, many trials lacked sufficient power to demonstrate significant differences, and little is known about how the effect of exercise differs depending on patient- and intervention-level characteristics. A meta-analysis was performed to determine whether exercise reduces fatigue compared with usual care or nonexercise control intervention in patients with cancer. The authors searched Ovid MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, The Cochrane Central Register of Controlled Trials, and CINAHL. Two authors independently extracted the data. Randomized controlled trials comparing exercise with control intervention in cancer patients in which fatigue was quantified were eligible. Seventy-two randomized controlled trials were identified, 71 in adults and 1 in children. Exercise had a moderate effect on reducing fatigue compared with control intervention. Exercise also improved depression and sleep disturbance. Type of exercise did not significantly influence the effect on fatigue, depression, or sleep disturbance. Exercise effect was larger in the studies published 2009 or later. There was only one pediatric study. The results of this study suggest that exercise is effective for the management of cancer-related fatigue.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations217
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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