MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224264391 · doi:10.5737/23688076322214222

Exploring the effect of neurofeedback on postcancer cognitive impairment and fatigue: A pilot feasibility study

2022· article· en· W4224264391 sur OpenAlexafffundvenueabout
Marian Luctkar‐Flude, Jane Tyerman, Shawna Burnett, Janet Giroux, Dianne Groll

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreUniversity of OttawaQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésNeurofeedbackPsychosocialQuality of life (healthcare)Physical therapyCognitionMedicineBreast cancerMoodPhysical medicine and rehabilitationPsychologyClinical psychologyPsychiatryCancerElectroencephalographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Postcancer cognitive impairment (PCCI) and fatigue are adverse effects that often persist following cancer treatment, and impact quality of life. The study purpose was to evaluate feasibility and effect of neurofeedback on cognitive functioning and fatigue in cancer survivors. Specifically, we aimed to test feasibility of recruitment strategies and our study protocol including outcome measures. Design: This pilot feasibility study used a 10-week wait-list design. Participants served as their own controls and received neurofeedback training twice a week for 10 weeks. Participants: The sample consisted of breast cancer survivors from Kingston, Ontario (n = 16). Methods: Outcomes were assessed using validated, self-report scales and neuropsychological tests before, during, and after neurofeedback. Findings: The neurofeedback protocol was feasible and resulted in significant decreases in perceived cognitive deficits, fatigue, sleep, and psychological symptoms. Implications for psychosocial providers: Neurofeedback may be an effective, non-invasive complementary therapy for PCCI in breast cancer survivors.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Oncology Nursing JournalMême sujetCancer-related cognitive impairment studiesTravaux en français237 207