Open-Label Placebo for the Treatment of Cancer-Related Fatigue in Patients with Advanced Cancer: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to determine the effects of an open-labeled placebo (OLP) compared to a waitlist control (WL) in reducing cancer-related fatigue (CRF) in patients with advanced cancer using Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT-F). MATERIALS AND METHODS: In this randomized controlled trial, patients with fatigue ≥4/10 on Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS) were randomized to OLP one tablet twice a day or WL for 7 days. On day 8, patients of both arms received a placebo for 3 weeks. Changes in FACIT-F from baseline to day 8 (primary outcome) and at day 29, were assessed. Secondary outcomes included FACT-G, Multidimensional Fatigue Symptom Inventory-SF, Fatigue cluster (defined as a composite of ESAS fatigue, pain, and depression), Center for epidemiologic studies-depression, Godin leisure-time physical activity questionnaire, and global symptom evaluation. RESULTS: A total of 84/90 (93%) patients were evaluable. The mean (SD) FACIT-F change at day 8 was 6.6 (7.6) after OLP, vs. 2.1 (9.4) after WL (P = .016). On days 15 and 29, when all patients received OLP, there was a significant improvement in CRF and no difference between arms. There was also a significant improvement in ESAS fatigue, and fatigue cluster score in the OLP arm on day 8 of the study (0.029, and 0.044, respectively). There were no significant differences in other secondary outcomes and adverse events between groups. CONCLUSIONS: Open-labeled placebo was efficacious in reducing CRF and fatigue clusters in fatigued advanced cancer patients at the end of 1 week. The improvement in fatigue was maintained for 4 weeks. Further studies are needed.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».