Yoga versus iPad active control for fatigue in paediatric cancer therapy: a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary objective was to determine if individualised yoga for hospitalised children receiving intensive chemotherapy was associated with less fatigue using the Pediatric Quality of Life Inventory Multidimensional Fatigue Scale (PedsQL MFS) compared with iPad control. METHODS: This was a multicentre randomised controlled trial of individualised yoga in paediatric patients aged 8-18 years who were inpatients receiving intensive chemotherapy for leukaemia, lymphoma or haematopoietic cell transplantation. Participants were randomised to yoga or iPad groups; allocated programme was delivered individually by trained yoga instructors 5 days/week for 21 days. The primary outcome was day 21 guardian-reported general fatigue using the PedsQL MFS. Secondary outcomes included day 21 PedsQL sleep/rest and cognitive fatigue, Fatigue Scale and PedsQL Acute Cancer Module, and systemic opioid administration. RESULTS: The study was closed early for poor accrual when 125/210 planned participants had been enrolled and randomised to yoga (n=62) or iPad (n=63). Guardian-reported PedsQL MFS general fatigue scores on day 21 were not significantly different between groups (adjusted difference 7.2, 95% CI -2.6 to 16.9) in favour of yoga. However, day 21 cognitive fatigue (adjusted difference 9.0, 95% CI 0.9 to 17.1), cognitive problems (adjusted difference 11.2, 95% CI 3.5 to 19.0) and communication (adjusted difference 10.6, 95% CI 0.8 to 20.4) were significantly better in the yoga compared with the iPad group. There were no significant differences in the other secondary outcomes including PedsQL sleep/rest fatigue (adjusted difference 4.9, 95% CI -3.5 to 13.3). CONCLUSIONS: The effect of individualised yoga on general fatigue is uncertain in paediatric patients receiving intensive chemotherapy. However, yoga significantly improved cognitive fatigue and cognitive problems. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02134782.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».