Yoga Therapy in Cancer Care via Telehealth During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Yoga is an evidence-based mind-body practice known to improve physical and mental health in cancer patients. We report on the processes and patient-reported outcomes of one-on-one yoga therapy (YT) consultations delivered via telehealth. Methods: For patients completing a YT consultation between March 2020 and October 2021, we examined demographics, reasons for referral, and self-reported symptom burden before and after one YT session using the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS). Changes in ESAS symptom and subscale scores [physical distress (PHS), psychological distress (PSS), and global distress (GDS)] were evaluated by Wilcoxon signed-rank test. Descriptive statistics summarized the data. Results: Ninety-seven initial YT consults were completed, with data evaluated for 95 patient encounters. The majority were women (83.2%) and white (75.8%), The mean age for females was 54.0 and for males was 53.4; the most common diagnosis was breast cancer (48%), 32.6% had metastatic disease, and nearly half (48.4%) were employed full-time. Mental health (43.0%) was the most common reason for referral, followed by fatigue (13.2%) and sleep disturbances (11.7%). The highest symptoms at baseline were sleep disturbance (4.3), followed by anxiety (3.7) and fatigue (3.5). YT lead to clinically and statistically significant reductions in PHS (mean change = −3.1, P < .001) and GDS (mean change = −5.1, P < .001) and significant reductions in PSS (mean change = −1.6, P < .001). Examination of specific symptom scores revealed clinically and statistically significant reductions in anxiety (mean change score −1.34, P < .001) and fatigue (mean change score −1.22, P < .001). Exploratory analyses of patients scoring ≥1 for specific symptoms pre-YT revealed clinically and statistically significant improvements in almost all symptoms and those scoring ≥4 pre-YT. Conclusions: As part of an integrative oncology outpatient consultation service, a single YT intervention delivered via telehealth contributed to a significant improvement in global, physical, and psychosocial distress. Additional research is warranted to explore the long-term sustainability of the improvement in symptoms.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».