Psychotherapy for advanced cancer patients: A meta-analysis of the quality of life and survival assessments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives A meta-analysis has explored the effect of psychotherapy on the quality of life (QOL) but has not explored the effect on advanced cancer patients’ survival, which is highly debated. Therefore, we consider the survival days and QOL as the primary outcomes in our analysis. Methods Eligible studies were collected from four databases (PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science) until February 20, 2021. The pooled effect sizes were presented as weighted mean difference (WMD) or relative risk (RR) with 95% confidence intervals (CIs). Publication bias was evaluated by Egger's test, and I2 statistics was used to assess the heterogeneity. Results Thirty-three studies were finally included, containing 2,159 patients in the psychotherapy group and 2,170 patients in the control group. McGill Quality of Life Questionnaire (MQOL) and European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life-C15-Palliative (EORTC-QLQ-C15-Pal) supported that QOL of the psychotherapy group was significantly higher than that of the control group, and WMD value was 0.42 (95% CI: 0.12–0.71) and 17.26 (95% CI: 11.08–23.44), respectively. No significant difference was observed between the two groups regarding to the survival time (WMD: 17.85, 95% CI: −8.79, 44.49, P = 0.189). Moreover, the levels of anxiety, depression, confusion, pain, and suffering were lowered in psychotherapy group (all P < 0.05). Significance of results Psychotherapy could improve the QOL of advanced cancer patients but not affect the survival time.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».