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Enregistrement W4403215847 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.37964

Aerobic Physical Activity and Depression Among Patients With Cancer

2024· review· en· W4403215847 sur OpenAlexafffund
Matthew Kulchycki, Henry Ratul Halder, Nicole Askin, Rasheda Rabbani, Fiona Schulte, Maya M. Jeyaraman, Lillian Sung, Deepak Louis, Lisa M. Lix, Allan Garland, Alyson Mahar, Ahmed M Abou-Setta, Sapna Oberoi

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensCancerCare ManitobaHospital for Sick ChildrenUniversity of CalgaryGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare InnovationQueen's UniversityAlberta Health ServicesUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePsycINFOMeta-analysisRandomized controlled trialCINAHLMEDLINEDepression (economics)PopulationData extractionPhysical therapyPsychological interventionPsychiatryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Depression is prevalent among patients with cancer, affecting their quality of life and survival. Aerobic physical activity (APA) is an effective strategy for managing depression in the general population, but its effectiveness for reducing depressive symptoms among patients with cancer requires further study. Objective: To evaluate whether APA decreases depression severity in patients with cancer by synthesizing data from published randomized clinical trials (RCTs). Data Sources: Six databases (MEDLINE, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, CINAHL, PsycINFO, and Scopus) were systematically searched for relevant citations published between January 1, 1980, and July 5, 2023. Study Selection: This systematic review and meta-analysis included RCTs comparing APA interventions with usual care, waitlist control, or attention control for managing depression in patients with cancer, irrespective of age and cancer type. Data Extraction and Synthesis: Two reviewers independently conducted screening and data extraction. Risk of bias was evaluated using the Cochrane Risk of Bias Tool, version 2. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) reporting guideline was followed. Standardized mean differences (SMDs) were calculated using a random-effects model. Data collection and analyses were performed between June 2022 and March 2024. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was severity of self-reported depression reported within 1 month of the end of intervention (short term). Secondary outcomes were severity of self-reported depression between 1 and 6 months post intervention (medium term) and between 6 and 12 months post intervention (long term). Results: This meta-analysis included 25 RCTs with a total of 1931 adults with cancer (age range, 18-80 years). Ten RCTs (40%) had low risk of bias. Aerobic physical activity was associated with decreased self-reported depression among adults with cancer across the 25 included trials (n = 1931 participants; SMD, -0.38 [95% CI, -0.59 to -0.18]; P < .001; I2 = 76%). This decrease in depression scores was also significant for the secondary outcomes of long-term depression across 3 trials (n = 299 participants; SMD, -0.32 [95% CI, -0.60 to -0.04]; P = .03; I2 = 31%) but not for medium-term depression across 2 trials (n = 143 participants; SMD, -0.27 [95% CI, -0.60 to 0.06]; P = .10; I2 = 0%). Conclusions and Relevance: In this systematic review and meta-analysis, APA was associated with modest short-term and long-term reductions of depression among adults with cancer. Future studies should discern the effectiveness of APA in combination with other strategies for managing depression across various populations of patients with cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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