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Enregistrement W2810376202 · doi:10.1097/01.reo.0000000000000111

Physical Therapy–Based Interventions Improve Balance, Function, Symptoms, and Quality of Life in Patients With Chemotherapy-Induced Peripheral Neuropathy: A Systematic Review

2018· review· en· W2810376202 sur OpenAlexaboutno aff
Patrick Brayall, Erin Donlon, Lisa Doyle, Renee Leiby, Katelyn Violette

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Oncology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChemotherapy-induced peripheral neuropathyPsychological interventionPhysical therapyQuality of life (healthcare)Balance (ability)Physical medicine and rehabilitationPeripheral neuropathyRandomized controlled trialObservational studyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN) involves damage to peripheral nerves. It can cause weakness, loss of dexterity, pain, sensory disturbances, and decreased ankle proprioception. These impairments lead to decreased balance, increased risk of falls, difficulty with activities of daily living, and difficulty walking at home and in the community. These functional limitations also contribute to decreased quality of life (QOL) and participation restrictions. There is a lack of evidence related to physical therapy (PT) interventions and outcomes in patients with CIPN. Objective: To systematically review the evidence to determine whether adults with CIPN benefit from PT interventions to improve balance, function, and QOL. Methods: A database search was performed in January 2017 for articles dated in the last 15 years. Search terms used were as follows: chemotherapy, peripheral, neuropathy, prevalence, management, falling, strength, and balance training. This yielded 300 studies, with another 98 studies found through other methods. Inclusion criteria were as follows: adults with diagnosis of CIPN, balance or functional mobility issues due to CIPN, and studies involving PT interventions. Articles were excluded if they were pharmacological intervention based, if they did not include patients with documented CIPN, and if they did not involve PT interventions. Articles were appraised using the STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) criteria. A total of 5 articles met the criteria, including 3 experimental studies and 2 randomized control trials, and were included in this review. Results: Lower limb closed kinetic chain exercises showed a decrease in tingling sensation, decrease in pain, and improved balance. Interactive sensor-based balance training showed increasing tandem stance balance with eyes open. Studies involving strength and endurance training showed positive effects for balance, lower extremity strength, function, and QOL, as measured using the McGill QOL Questionnaire and the European Organization for Research and Treatment in Cancer Quality-of-Life Questionnaire (EORTC QLQ-C30). Conclusion: PT interventions are beneficial for individuals with CIPN demonstrating improved static and dynamic balance, increased lower extremity strength, and reduction in CIPN symptoms such as pain and paresthesia. This could lead to a decreased risk of falls and has been shown to correlate to an improved QOL. Larger sample sizes, more specific outcome measures and interventions, and better defined inclusion criteria will further inform best practice with this patient population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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