Effects of exercise on cancer related fatigue in adults: A literature review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Cancer related fatigue (CRF) is one among the common distressing symptoms experienced by cancer patients. Evidence showed that exercise interventions are effective in decreasing CRF. This review is to evaluate the evidence of the effectiveness of exercise interventions on CRF among adults with varied types of cancer in all phases of the cancer trajectory. A literature review with meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) was conducted. The results of RCTs (n = 20) that examined the effects of exercise on CRF were combined using two approaches: meta-analysis (n = 18) and summative analysis (n = 2). A summary effects size of the standardized mean difference (SMD) with 95% confidence intervals was calculated using random effects model and heterogeneity was assessed with the I2 statistic. The results showed overall, a small but significant decrease in the level of CRF (SMD, -0.32; 95% CI, -0.51 to -0.12; p = .002) was observed following exercise intervention. Subgroup analyses showed that both mixed modes (combination of resistance and aerobic exercises) and aerobic exercises were effective in significantly reducing CRF (p = .033; p = .046 respectively). The results indicated substantial heterogeneity between studies (I2 = 79%; p ≤ .0001). Summative analysis also suggested that exercise may be effective in reducing CRF. In conclusion, both resistance and aerobic exercises may be effective in decreasing CRF in adult patients. The result needs to be interpreted with caution due to considerable between-study heterogeneity.
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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 | 0,017 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| 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) | 0,004 | 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 ».