Which exercise prescriptions improve quality of life and physical function in patients with cancer during and following treatment? A systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Certain exercise prescriptions for patients with cancer may improve self-reported quality of life (QoL) and self-reported physical function (PF). We investigated the effects of exercise on QoL and PF in patients with cancer and studied differences in effects between different intervention-related and exercise-related characteristics. DESIGN: We searched four electronic databases to identify randomised controlled trials investigating exercise effects on QoL and PF in patients with cancer. Pooled effects (Hedges' g) were calculated using Comprehensive Meta-Analysis software. Subgroup analyses were conducted based on intervention dimensions, including timing, duration and delivery mode, and exercise dimensions, including frequency, intensity, type and time (FITT factors). RESULTS: We included 74 exercise arms. Patients who were randomised to exercise interventions had significantly improved QoL (g=0.15, 95% CI (0.10 to 0.20), n=67 exercise arms) and PF (g=0.21, 95% CI (0.15 to 0.27), n=59 exercise arms) compared with patients in control groups. We found a significant between-group difference for exercise delivery mode, with significant beneficial effects for supervised exercise interventions (g=0.20, 95% CI (0.14 to 0.26) for QoL and g=0.27, 95% CI (0.20 to 0.33) for PF), but not for unsupervised interventions (g=0.04, 95% CI (-0.06 to 0.13) for QoL and g=0.09, 95% CI (-0.01 to 0.19) for PF). No statistically significant differences in intervention effects were found for variations in intervention timing, duration or exercise FITT factors. Unsupervised exercise with higher weekly energy expenditure was more effective than unsupervised exercise with lower energy expenditure (z=2.34, p=0.02). CONCLUSIONS: Exercise interventions, especially when supervised, have statistically significant and small clinical benefit on self-reported QoL and PF in patients with cancer. Unsupervised exercise intervention effects on PF were larger when prescribed at a higher weekly energy expenditure.
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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 | 0,015 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».