Exploring the effectiveness of a patient‐tailored integrative oncology program on emotional distress during chemotherapy for localized cancer
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: There is a need to explore how patient-tailored integrative oncology (IO) programs reduce emotional distress. This study set out to bridge the IO research gap between non-specific, quality of life-related and specific emotional-related concerns in chemotherapy-treated patients. METHODS: This pragmatic, prospective and preference-controlled study examined patients attending an integrative-physician consultation and weekly IO treatments during adjuvant/neo-adjuvant chemotherapy for localized cancer. Patients choosing to attend ≥4 IO sessions (highly adherent to integrative care, AIC) were compared to low AIC patients using the ESAS (Edmonton Symptom Assessment Scale) anxiety, depression and sleep; and the EORTC QLQ-C30 (European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire) emotional functioning scale, at baseline, 6 and 12 weeks. Emotional distress was assessed by ESAS anxiety and depression, considered as the primary study outcomes. RESULTS: Of 439 participants, 260 (59%) were high-AIC and 179 low-AIC, both with similar baseline demographic and cancer-related characteristics. At 6 weeks, high-AIC patients reported greater improvement on ESAS sleep (p = 0.044); within-group improvement on ESAS anxiety and; and EORTC emotional functioning. Compared with low-AIC, high-AIC patients showed greater improvement on ESAS depression (p = 0.022) and sleep (p = 0.015) in those with high baseline ESAS anxiety scores (≥7); and ESAS anxiety (p = 0.049) for patients moderately anxious (4-6) at baseline. CONCLUSIONS: High-AIC was associated with significantly reduced anxiety, depression and sleep severity at 6 weeks, especially those with high-to-moderate baseline anxiety levels. These findings reduce the research gap, suggesting specific emotional-related effects of IO.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».