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Enregistrement W3212079713 · doi:10.3389/fonc.2021.745280

Physical Therapies for Psychosomatic Symptoms and Quality of Life Induced by Aromatase Inhibitors in Breast Cancer Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis

2021· review· en· W3212079713 sur OpenAlexaboutno aff
Xueying Zhu, Zhong Li, Cong Chen, Ruli Feng, Bai-Ru Cheng, Ruoyi Liu, Ruiting Wang, Li Xu, Yue Wang, Xin Tao, Peng Zhao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeijing University of Chinese Medicine
Mots-clésMedicineAcupunctureRandomized controlled trialPhysical therapyBreast cancerQuality of life (healthcare)MEDLINEMeta-analysisCochrane LibraryInternal medicineHospital Anxiety and Depression ScaleAnxietyCancerAlternative medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate the effects of Physical Therapies (PTs) on improvement in psychosomatic symptoms and quality of life (QOL) in breast cancer patients. Data Sources Seven databases (MEDLINE, EMBASE, Cochrane CENTRAL, China National Knowledge Infrastructure, Wangfang, VIP, and China Biology Medicine disc databases) were systematically searched from the database inception through May 18, 2021. Study Selection Randomized controlled trials (RCTs) which compared acupuncture or exercise with a sham control or usual care for the treatment of aromatase inhibitors (AIs)-related psychosomatic symptoms and QOL. Data Extraction and Synthesis Data were screened and extracted independently using predesigned forms. The quality of RCTs was assessed with the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. The effect size was calculated via random-effects modeling. The quality of evidence was evaluated with the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. Main Outcomes and Measures The score of pain was measured with BPI scale and Western Ontario and the McMaster Universities Index (WOMAC) scale. Emotional state was measured with Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS-A), and Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT-Fatigue). The QOL score was measured by self-reported measurements, including the Functional Assessment of Cancer Therapy-General (FACT-G) scale and 36-Item Short Form Survey (SF-36) scale. Results Eleven RCTs (with 830 patients) were included in the systematic review, and data from 10 RCTs (with 798 patients) were used in the meta-analysis. Results showed acupuncture significantly reduced worst pain scores ( P < 0.00001, I 2 = 83.5%) [SMD = −0.81, 95% CI (−1.51, −0.11)], but the effect of exercise therapies was not significant in overall change in worst pain scores ( P =0.006, I 2 = 72.3%) [SMD = −0.30, 95% CI (−0.76, 0.16)]. Both acupuncture and exercise resulted in little to no difference in overall change in HADS-A subscale (P = 0.026<0.05, I 2 = 79.8%) [WMD = −0.21, 95% CI (−3.44, 3.03)], PSQI subscale (P = 0.488, I 2 = 0%) [WMD = 0.98, 95% CI (−0.57, 2.53)], and FACIT-Fatigue subscale (P = 0.022<0.05, I 2 = 81.0%) [WMD = 1.6, 95% CI (−5.75, 8.94)]. Exercise (compared with usual care) was associated with improving overall change in health-related QOL (subscales of SF-36 tool) (P = 0, I 2 = 72.1%) [WMD = 7.97, 95% CI (5.68, 10.25)] and cancer-specific QOL (subscales of FACT-G tool) (P = 0.304, I 2 = 16%) [WMD = 1.16, 95% CI (0.34, 1.97)]. Conclusions and Relevance This systematic review and meta-analysis suggested that based on moderate-level evidence, acupuncture was associated with significant reductions in pain intensity, and exercise might improve QOL in breast cancer patients treated with AIs. However, in psychosomatic symptoms such as anxiety, sleep disturbance, and fatigue, acupuncture and exercise training did not result in significant improvements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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