Yoga versus massage in the treatment of aromatase inhibitor-associated knee joint pain in breast cancer survivors: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Aromatase inhibitors (AIs) are standard adjuvant therapy for postmenopausal women with oestrogen receptor-positive, early-stage, and metastatic breast cancer. Although effective, the risk of falls due to AI-associated knee joint pain significantly increased. The aim of this study was to evaluate the therapeutic effects of yoga and massage on AI-associated knee joint pain. Breast cancer survivors were randomly assigned to a 6-week yoga intervention-2-week rest-6-week massage exposure (Yoga first, n = 30) or a 6-week massage intervention-2-week rest-6-week yoga exposure (Massage first, n = 30). Evaluations of the treatment efficacy were made at baseline, post-intervention, and post-exposure using the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) scale, plasma cytokine levels, and changes in meridian energy. The results showed that yoga, superior to massage intervention, significantly reduced AI-associated knee joint pain, as demonstrated by the WOMAC pain score. The yoga intervention improvements were also associated with changes in plasma cytokine levels and meridian energy changes. In conclusion, this study provides scientific evidence that yoga was more effective than massage for reducing AI-associated knee joint pain. Meridian energy changes may provide another scientific, objective, non-invasive way to monitor the therapeutic effects of yoga and investigate another alternative, complementary medicine.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».