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Enregistrement W4411231852 · doi:10.2196/71196

Effects of Remote Web-Based Interventions on the Physiological and Psychological States of Patients With Cancer: Systematic Review With Meta-Analysis

2025· review· en· W4411231852 sur OpenAlexvenueno aff
Lv Tian, Yixuan Wen, Jiawei Li, Jiexin Guan, Jun Fan

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMeta-analysisMedicineCancerPsychologyClinical psychologyApplied psychologyPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Patients with cancer may experience physiological and psychological adverse reactions, such as fatigue, pain, anxiety, and depression, which seriously affect their quality of life. Research has shown that remote interventions based on apps or miniprograms may help improve the physiological and mental health of patients with cancer. However, due to the limited number of relevant studies, the impact of web-based interventions in cancer management remains unclear. Objective We aimed to determine the efficacy of interventions based on apps, miniprograms, or other web-based tools on the physiological (body pain and fatigue) and psychological (anxiety and depression) states and the quality of life of patients with cancer. Methods We conducted electronic literature searches in PubMed, Scopus, Web of Science, the Cochrane Library, CINAHL, and EMBASE databases. The search period spanned from the inception of each database to October 15, 2024. Two researchers independently conducted literature retrieval and data extraction. The risk of bias was assessed with the Cochrane risk-of-bias tool, and the quality of evidence was assessed according to the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE). All statistical analyses were performed using Review Manager version 5.4. Results A total of 36 randomized controlled trials were included. The remote web-based interventions significantly improved the pain intensity (n=14, 39% studies; standardized mean difference [SMD] –0.39, 95% CI –0.64 to –0.14; I2=82%; GRADE rating=low) and fatigue status (n=11, 31% studies; SMD –0.52, 95% CI –0.95 to –0.09; I2=95%; GRADE rating=low) in patients with cancer. Regarding psychology, the results indicated that the remote web-based interventions significantly improved the anxiety (n=14, 39% studies; SMD –0.60, 95% CI –0.90 to –0.30; I2=91%; GRADE rating=low) and depressive state (n=10, 28% studies; SMD –0.36, 95% CI –0.58 to –0.14; I2=81%; GRADE rating=low) of patients with cancer. For quality of life, the results showed that the remote web-based interventions had a significant positive impact on the quality of life of patients with cancer (n=26, 72% studies; SMD 0.63, 95% CI 0.39-0.87; I2=92%; GRADE rating=low). Conclusions The remote web-based interventions were effective in reducing the intensity of physiological pain, relieving fatigue, improving depression and anxiety, and improving the quality of life of patients with cancer. However, due to the low certainty of evidence, more rigorous randomized controlled trials are needed to validate these findings further. Trial Registration PROSPERO CRD42024611768; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024611768

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,033
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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