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Enregistrement W1977358831 · doi:10.4103/0973-1075.53507

Fatigue in cancer: A review of literature

2009· review· en· W1977358831 sur OpenAlexaboutno aff
Vijayakumar Narayanan, Cherian Koshy

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Palliative Care · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineModafinilIntensive care medicineDiseaseQuality of life (healthcare)CancerCancer-related fatiguePsychiatryPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fatigue is a common symptom of advanced cancer limiting one's activity and affecting the quality of life. It is a multidimensional symptom complex with subjective and objective components. Hence, its definition and assessment seems arbitrary, incomplete, and elusive. Components of fatigue often merge with other 'disease states' as anemia, depression and so on, compounding difficulty to assess it separately. Fatigue has a high prevalence rate, and lasts longer in chronic diseases like cancer. Its association with treatment modalities like chemotherapy, radiotherapy alongside the primary disease process makes it seemingly ubiquitous in many cases. Systemic manifestation of cancer causes excess demand on body resources on cell repair, uncontrolled growth with metabolite accumulation causing fatigue. Co-morbid conditions of organic and psychological nature causes fatigue. There are many assessment tools for fatigue with different uses and objectives, simple and reproducible tools like Brief Fatigue Inventory, Edmonton Symptom assessment scale seem feasible in everyday practice. Management of fatigue is not straightforward and rewarding. Although treatment of cause appears to be an attractive option, it is not possible in all cases. Therapeutic agents targeting cytokine load is in early stages of study and available results are not favorable. Specific measures aimed at pain relief, prevention/treatment of sepsis, management of depression, avoidance of drugs causing fatigue, restoring the metabolic profile are important. Methyl phenidate, megestrol, and modafinil are some drugs with promising effect to treat fatigue, though confirmatory studies are yet to be established. Non-pharmacological methods are also helpful. Forewarning patients on upcoming fatigue, active regular exercise, and stress management are some of them. Fatigue being a multidimensional entity, single mode of therapy is insufficient. Combined modality tailored to individual patient need and understanding may be the right way to battle this ill-understood symptom. This review article examines the etiopathogenesis and management strategies of fatigue in cancer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeSans objet
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

Citations61
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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