The Effect of a Single Session of 30-Minute Mindful Breathing in Reducing Fatigue Among Patients With Haematological Cancer – A Randomised Controlled Trial.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Patients with haematological cancer had considerable symptom burden, in which fatigue was the most prevalent. Almost 70% of haematological cancer patients reported fatigue. Methods: We conducted a parallel-group, non-blinded, randomised control trial at the haemato-oncology unit of University Malaya Medical Centre, from 1 st October 2019 to 31 st May 2020. Patients included were ≥ 18 years, had histopathological diagnosis of haematological cancer, and fatigue score of ≥ 4 based on the fatigue subscale of Edmonton Symptom Assessment System (ESAS). Patients allocated to the intervention group received standard care plus a guided 30-minute mindful breathing session, while those in control group received standard care. The study outcomes include fatigue severity according to the fatigue subscale of ESAS, visual analogue scale of 0 – 10, and Functional Assessment of Chronic Illness Therapy Fatigue Scale Version 4, at minute 0 and minute 30. Results: Of 197 patients screened, 80 were eligible and they were equally randomised into 30-minute mindful breathing versus standard care. Lymphoma (58.9%) was the commonest haematological malignancy, followed by multiple myeloma (13.8%), acute leukaemia (11.3%), myeloproliferative neoplasm (6.3%), chronic leukaemia (5.0%) and myelodysplastic syndrome (5.0%). There was no difference in the demographic and clinical characteristics between the 2 groups. At minute 0, both arms of patients had similar ESAS-fatigue score (median, 5) and FACIT-fatigue score (mean ± SD, 24.7 ± 10.6 for intervention group versus 24.7 ± 9.7 for control group). At minute 30, intervention group had lower ESAS-fatigue score (median, 3 versus 5) and FACIT-fatigue score (mean ± SD, 17.1 ± 10.5 versus 24.8 ± 11.3) compared to control group. Both the ESAS-fatigue score reduction (median, -2 versus 0, p = 0.002) and FACIT-fatigue score reduction (mean ± SD, -6.7 versus +0.8; p < 0.001) for the intervention group were statistically significant. The calculated effect size Cohen’s d was 1.4 for between-group comparison of differences in total FACIT-fatigue score. Conclusions: Our results provide evidence that a single session of 30-minute mindful breathing was effective in reducing fatigue in haematological cancer patients. On top of all the currently available methods, 30-minute mindful breathing can prove a valuable addition.
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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 | 0,022 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».