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Enregistrement W4211234141 · doi:10.5737/236880763213848

The effect of mind-body exercise on cognitive function in cancer survivors: A systematic review

2022· review· en· W4211234141 sur OpenAlexaffvenue
Mansoureh Ashghali Farahani, Samira Soleimanpour, Samantha Mayo, Jamie Myers, Prabdeep Panesar, Farzaneh Ameri

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJadad scaleCognitionPsychological interventionScopusMedicineClinical psychologyQuality of life (healthcare)Randomized controlled trialIntervention (counseling)MEDLINEPhysical therapyCancerMeta-analysisGerontologyPsychologyPsychotherapistPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Cancer-related cognitive impairments experienced by cancer survivors cause many to seek non-pharmacological intereventions to manage these symptoms. The aim of this systematic review was to evaluate the effects of one such intervention, mindbody exercise (MBE), on cognitive function in cancer survivors. Design: Searches for relevant studies were conducted in four electronic databases, including PubMed, Embase, Scopus, and Web of Science. The Joanna Briggs Institute and Jadad scales were utilized to evaluate the quality of the selected studies. Results: Eleven studies including 1,032 participants, published between 2006 and 2019, were selected for review based on specific inclusion criteria. Our results indicated that interventions including, yoga, tai chi, and qigong may improve objective and subjective cognitive function in cancer survivors. Conclusion: Cancer survivors experiencing cognitive symptoms may benefit from participation in MBE. Adequately powered randomized controlled trials are required to establish the short- and long-term effects of MBE on cognitive functioning.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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