The impact of mind-body internet and mobile-based interventions on fatigue in adults living with chronic physical conditions: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Chronic physical conditions (CPCs) are conditions that persist for long periods and may not have a cure. Fatigue is a common symptom experienced by people living with CPCs. Mind-body internet and mobile-based interventions (IMIs) offer an accessible management strategy. The objective of this review was to assess the impact of mind-body IMIs on fatigue symptoms in adults with CPCs. Six databases were searched from inception to July 2024. Inclusion required randomized controlled trials (RCTs) of mind-body IMIs in adults (≥ 18) with CPCs that assessed fatigue pre-and post-intervention using self-report questionnaires. The primary outcome was the standardized mean fatigue change scores (Hedges' g). Sub-group analyses were conducted on CPC type, mind-body technique, fatigue questionnaire, and personnel support level. Meta-regression was performed on IMI length and age. Study quality was assessed using the Cochrane Risk of Bias 2.0 tool. The search retrieved 5239 studies. Seventeen studies met inclusion criteria: 47% neurological (n = 8), 29% cancer (n = 5), and 24% autoimmune (n = 4). Seven studies (41%) included cognitive behavioural therapy (CBT), seven used CBT combined with non-CBT techniques, and three employed non-CBT techniques. Mind-body IMIs led to significant reductions in fatigue (SMD = -0.74 [-1.09, -0.39]; p < 0.0001), with a greater effect in younger participants (p = 0.005). Heterogeneity was moderate to high. In conclusion, mind-body IMIs show promise in reducing fatigue symptoms in adults with CPCs. Further high-quality RCTs, expanding beyond CBT techniques, and using at least one common fatigue scale across conditions, would be helpful in evaluating the impact of IMIs across a broader range of CPCs.
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 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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».