L’effet du yoga chez les patients atteints de cancer: Bilan des connaissances actuelles
Bibliographic record
Abstract
OBJECTIF: Déterminer si le yoga thérapeutique améliore la qualité de vie de patients atteints de cancer. SOURCES DES DONNÉES: Recherche effectuée avec la base de données MEDLINE (1950–2010) en utilisant les mots-clés yoga, cancer et quality of life. SÉLECTION DES ÉTUDES: Priorité accordée aux études cliniques randomisées contrôlées évaluant l’effet du yoga sur différents symptômes susceptibles de se présenter chez des patients atteints de cancer en Amérique du Nord. SYNTHÈSE: Quatre études cliniques randomisées contrôlées ont d’abord été analysées, puis 2 études sans groupe-contrôle. Trois études réalisées en Inde et au Proche-Orient ont également apporté des éléments intéressants au plan méthodologique. Les interventions proposées comprenaient des séances de yoga d’une durée et d’une fréquence variables. Les paramètres mesurés variaient également d’une étude à l’autre. Plusieurs symptômes ont connu des améliorations significatives avec le yoga (meilleure qualité du sommeil, diminution des symptômes anxieux ou dépressifs, amélioration du bien-être spirituel, etc.). Il a aussi semblé que la qualité de vie, dans sa globalité ou dans certaines de ses composantes spécifiques, s’améliorait. CONCLUSION: La variété des effets bénéfiques produits, l’absence d’effet secondaire et le rapport coût-bénéfice avantageux du yoga thérapeutique en fait une intervention intéressante à suggérer par les médecins de famille aux patients atteints de cancer. Certaines lacunes méthodologiques ont pu diminuer la puissance statistique des études présentées, à commencer par la taille restreinte des échantillons et par l’assiduité variable des patients soumis à l’intervention. Il est également possible que les échelles de mesure utilisées ne convenaient pas à ce type de situation et de clientèle pour qu’en soit dégagé un effet significatif. Toutefois, les commentaires favorables des participants recueillis au cours des études et leur degré d’appréciation et de bien-être donnent à penser qu’il faille poursuivre les recherches pour mieux en comprendre les mécanismes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.029 | 0.100 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".