Effects of Active Video Games in Patients With Cancer: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity (PA) is now considered an adjuvant therapy in cancer treatment; nevertheless, multiple barriers could reduce PA engagement during treatment. Active video games (AVGs) lead to the achievement of mild- to moderate-intensity PA and represent a promising tool for regular movement and exercise. OBJECTIVE: This paper aims to review the current literature and provide updated content on the physiological and psychological effects of AVG-based interventions in patients with cancer undergoing treatment. METHODS: Four electronic databases were investigated. Studies reporting on AVG interventions delivered to patients undergoing treatment were included. A total of 21 articles (17 interventions) were identified for data extraction and quality assessment. RESULTS: A total of 362 patients with cancer participated in the studies (number of participants 3-70). The majority underwent treatment for breast, lung, prostate, hematologic, or oral or laryngeal cancer. The types and stages of cancer varied in all studies. Participants ranged in age from 3 to 93 years. Four studies included patients with pediatric cancer. The duration of interventions ranged from 2 to 16 weeks, with a minimum of 2 sessions per week and a maximum of 1 daily session. Sessions were supervised in 10 studies, and 7 included home-based interventions. AVG interventions improved endurance, quality of life, cancer-related fatigue, and self-efficacy. Effects were mixed on strength, physical function, and depression. AVGs did not affect activity level, body composition, or anxiety. Compared with standard physiotherapy, physiological effects were lower or similar, and psychological effects were higher or similar. CONCLUSIONS: Overall, our results suggest that AVGs can be recommended to patients undergoing cancer treatment, given the physiological and psychological benefits. When AVGs are proposed, supervision of the sessions should be considered as it can limit dropouts. In the future, it is important to develop AVGs that combine endurance and muscle strengthening, with the possibility of achieving moderate to high exercise intensity, depending on the physical abilities of the patients, as indicated in the World Health Organization's recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».