Prognostic and Diagnostic Utility of Heart Rate Variability to Predict and Understand Change in Cancer and Chemotherapy Related Fatigue, Pain, and Neuropathic Symptoms: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advances in early cancer detection and treatment have significantly improved survival rates, resulting in over 18.1 million cancer survivors in the United States. Many of these survivors experience chronic pain, fatigue, and neuropathic symptoms related to cancer or its treatments. Emerging evidence suggests that autonomic nervous system dysfunction plays a crucial role in these symptoms. Heart rate variability (HRV), a measure of autonomic function, has shown potential in predicting the onset of somatic symptoms in cancer patients. This systematic review aimed to assess the association of HRV with pain, fatigue, and neuropathy in cancer patients and survivors. A comprehensive search was conducted across multiple databases, yielding 19 studies that met inclusion criteria. These studies varied in cancer types, stages, and HRV measurement methods. Most studies focused on breast cancer and reported a predominant female population. Fatigue was the most studied symptom, followed by pain. HRV measures included both time and frequency domain variables, with significant variability in measurement duration and control for confounding factors. Findings suggest that decreased HRV is associated with increased fatigue and pain, providing potential support for a bidirectional relationship between autonomic dysfunction and these symptoms. However, the heterogeneity in HRV measurement methods and the high risk of bias in many studies highlight the need for standardized HRV protocols in cancer research. Further large-scale studies with low risk of bias are necessary to validate HRV as a reliable tool for phenotyping and managing cancer-related symptoms.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».