Screening, evaluation, and management of cancer‐related fatigue: Ready for implementation to practice?
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
Answer questions and earn CME/CNE Evidence regarding cancer-related fatigue (fatigue) has accumulated sufficiently such that recommendations for screening, evaluation, and/or management have been released recently by 4 leading cancer organizations. These evidence-based fatigue recommendations are available for clinicians, and some have patient versions; but barriers at the patient, clinician, and system levels hinder dissemination and implementation into practice. The underlying biologic mechanisms for this debilitating symptom have not been elucidated completely, hindering the development of mechanistically driven interventions. However, significant progress has been made toward methods for screening and comprehensively evaluating fatigue and other common symptoms using reliable and valid self-report measures. Limited data exist to support the use of any pharmacologic agent; however, several nonpharmacologic interventions have been shown to be effective in reducing fatigue in adults. Never before have evidence-based recommendations for fatigue management been disseminated by 4 premier cancer organizations (the National Comprehensive Cancer, the Oncology Nursing Society, the Canadian Partnership Against Cancer/Canadian Association of Psychosocial Oncology, and the American Society of Clinical Oncology). Clinicians may ask: Are we ready for implementation into practice? The reply: A variety of approaches to screening, evaluation, and management are ready for implementation. To reduce fatigue severity and distress and its impact on functioning, intensified collaborations and close partnerships between clinicians and researchers are needed, with an emphasis on system-wide efforts to disseminate and implement these evidence-based recommendations.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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