Potential Benefits from Physical Exercise in Advanced Cancer Patients Undergoing Systemic Therapy? A Narrative Review of the Randomized Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
DESIGN: The purpose of this review is the analysis of the literature concerning the effects of physical exercise in cancer patients undergoing medical oncologic treatment. Papers were retrieved from the scrutiny of 15 reviews/meta-analyses published in the last 2 years, which, however, pooled different populations of patients (surgical and medical patients, receiving or not an oncologic therapy, harboring a cancer, or being survivors). RESULTS: We reviewed the data of 35 RCTs on the use of physical exercise in cancer patients, distinguishing well-nourished from malnourished patients. The conclusions of our study are the following: No major difference between well-nourished and malnourished patients as regards compliance/adherence with physical exercise and outcomes. Compliance with physical exercise was reported in about 70% of the studies. Compared with a control group receiving the usual care, in patients who practiced physical exercise, a benefit in some parameters of physical function and quality of life and lean body mass (LBM) was reported in 61%, 47%, and 12%, respectively, of the studies in non-malnourished patients, and in 50%, 100%, and 36%, respectively, of the studies in malnourished patients. The benefit in LBM was more frequently reported in weight-losing patients. There was no strict association among the results of different outcomes (muscle function vs. quality of life vs. LBM). There are still some ill-defined issues, including the optimal physical regimen (with some authors favoring high-intensity interval training and resistance) and the place of exercising (patients usually preferring home exercises, which, however, have been proved less efficacious).
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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 | 0,017 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».