The effects of exercise on anxiety and depression in adults with cancer: A meta-review of meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
Background This meta-review aimed to synthesize the evidence of the effects of exercise on anxiety and depression symptoms amongst adults with cancer, and cancer-survivors, comparing effects sizes between meta-analysis.Methods Major databases were searched up to February 9, 2024 for meta-analyses evaluating the effects of exercise, using anxiety and/or depression scales. Effect size (ES) values were calculated as standardized differences in the means and expressed as the Standardized Mean Difference (SMD) with the 95% confidence interval (95%CI). A total of eight unique meta-analyses were included.Results Among meta-analyses examining both anxiety and depression symptoms overall, a small beneficial effect of exercise was shown [SMD = 0.41 (0.25–0.57); p < 0.0001]. Subgroup analyses revealed that exercise has a small effect on decreasing anxiety [SMD = 0.42 (0.04–0.79); p = 0.027], and depressive symptoms [SMD = 0.38 (0.21–0.56); p < 0.0001]. In addition, aerobic exercise has a moderate effect on reducing depressive symptoms [SMD = 0.54 (0.16–0.93); p = 0.005], whereas resistance exercise has no effect. Subgroup analyses by type of cancer observed a moderate effect on decreasing depressive symptoms in patients with breast cancer [SMD = 0.51 (0.27–0.74); p < 0.0001].Conclusions Exercise (specifically aerobic) should be considered by healthcare professionals as a strategy to treat/manage symptoms of anxiety and depression amongst adults with cancer and cancer-survivors.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».