Tai Chi for cancer survivors: A systematic review toward consensus‐based guidelines
Notice bibliographique
Résumé
To manage acute, long-term, and late effects of cancer, current guidelines recommend moderate-to-vigorous intensity aerobic and resistance exercise. Unfortunately, not all cancer survivors are able or willing to perform higher intensity exercise during difficult cancer treatments or because of other existing health conditions. Tai Chi is an equipment-free, multicomponent mind-body exercise performed at light-to-moderate intensity that may provide a more feasible alternative to traditional exercise programs for some cancer survivors. This systematic review evaluated the therapeutic efficacy of Tai Chi across the cancer care continuum. We searched MEDLINE/PubMed, Embase, SCOPUS, and CINAHL databases for interventional studies from inception to 18 September 2020. Controlled trials of the effects of Tai Chi training on patient-reported and objectively measured outcomes in cancer survivors were included. Study quality was determined by the RoB 2 tool, and effect estimates were evaluated using the Best Evidence Synthesis approach. Twenty-six reports from 14 trials (one non-randomized controlled trial) conducted during (n = 5) and after treatment (after surgery: n = 2; after other treatments: n = 7) were included. Low-level evidence emerged to support the benefits of 40-60 min of thrice-weekly supervised Tai Chi for 8-12 weeks to improve fatigue and sleep quality in cancer survivors. These findings need to be confirmed in larger trials and tested for scaling-up potential. Insufficient evidence was available to evaluate the effects of Tai Chi on other cancer-related outcomes. Future research should examine whether Tai Chi training can improve a broader range of cancer outcomes including during the pre-treatment and end of life phases.
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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 | 0,046 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».