Mind-Body Therapies for Cancer Patients Living with Depression, Anxiety or Insomnia (MIRACLE): A Systematic Review with Individual Participant Data Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Depression, anxiety, and insomnia are common in cancer patients. Mind-body therapies (MBTs) are promising forms of treatment for cancer patients living with depression, anxiety, and insomnia. The objective of this study is to assess the effectiveness and acceptability of MBTs in cancer patients living with depression, anxiety, or insomnia. EMBase, PubMed, Cinahl, PsychINFO, IndMED, CSI-NISCAIR, CNKI, Clinicaltrial.gov, ChiCTR, and CTRI will be searched until October 2020 for relevant studies. Randomized controlled studies in which MBTs were tested in a cancer population will be selected. The authors of the selected studies will be contacted to obtain individual participant data. The participants who reached a defined clinical threshold for depression, anxiety, or insomnia will be selected for the three sub-studies on depression, anxiety, and insomnia, respectively. Pairwise and network meta-analyses will be used to assess the changes in depression, anxiety, sleep quality, and completion rate. We will assess the effect of the treatment dose (number and frequency of interventions) on effectiveness. The results of this study will inform clinical decision-making for the treatment of psychological disturbances in cancer patients. If MBTs are found effective, they will potentially be recommended as treatments for cancer patients with psychological symptoms.
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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 | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».