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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,034 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découle