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Enregistrement W3093370396 · doi:10.1177/1534735420959882

The Effect of Yoga Interventions on Cancer-Related Fatigue and Quality of Life for Women with Breast Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials

2020· review· en· W3093370396 sur OpenAlexaff
Meagan O’Neill, Dominic Samaroo, Christian Lopez, George Tomlinson, Daniel Santa Mina, Catherine M. Sabiston, Nicole Culos-Reed, Shabbir M.H. Alibhai

Notice bibliographique

RevueIntegrative Cancer Therapies · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisRandomized controlled trialMedicineBreast cancerQuality of life (healthcare)Cancer-related fatigueCancerPsychological interventionSystematic reviewAlternative medicinePhysical therapyOncologyInternal medicineMEDLINEPathologyPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Women with breast cancer (BC) are living longer with debilitating side effects such as cancer-related fatigue (CRF) that affect overall well-being. Yoga promotes health, well-being and may be beneficial in reducing CRF. Although there have been previous systematic reviews and meta-analyses, the effects of yoga on CRF and quality of life (QOL) remain unclear, particularly in comparison with other types of physical activity (PA). Our objective is to carry out a systematic review and meta-analysis of the effects of yoga on CRF and QOL in women with BC. METHODS: Electronic databases were searched (MEDLINE, Embase Classic+Embase and EMB Reviews, Cochrane Central CT) from inception to May 2018. Randomized controlled trials were included if they were full text, in English, included a yoga intervention, a comparator (including non-PA usual care or alternate PA intervention), and reported on CRF or QOL. Effects of yoga were pooled using standardized mean difference (SMD) via a random effects model. RESULTS: Of the 2468 records retrieved, 24 trials were included; 18 studies compared yoga to a non-PA comparator and 6 to a PA comparator. Yoga demonstrated statistically significant improvements in CRF over non-PA (SMD -0.30 [-0.51; -0.08]) but not PA (SMD -0.17 [-0.50; 0.17]) comparators. Additionally, yoga demonstrated statistically significant improvements in QOL over non-PA (SMD -0.27 [-0.46; -0.07]) but not PA (SMD 0.04 [-0.22; +0.31]) comparators. DISCUSSION: This meta-analysis found that yoga provides small to medium improvements in CRF and QOL compared to non-PA, but not in comparison to other PA interventions.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,036
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations76
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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