A Practical Approach to Fatigue Management in Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Cancer-related fatigue is serious and complex, as well as one of the most common symptoms experienced by patients with colorectal cancer, with the potential to compromise quality of life, activities of daily living, and ultimately survival. There is a lack of consensus about the definition of cancer-related fatigue; however, definitions have been put forward by the European Association for Palliative Care (EAPC) and the National Comprehensive Cancer Network (NCCN). Numerous cancer- and treatment-related factors can contribute to fatigue, including disease progression, comorbidities, medical complications such as anemia, side effects of other medications, and a number of physical and psychologic factors. This underlines the importance of tackling factors that may contribute to fatigue before reducing the dose of treatment. NCCN guidelines and the EAPC have proposed approaches to managing fatigue in cancer patients; however, relatively few therapeutic agents have been demonstrated to reduce fatigue in randomized controlled trials. It is recognized that physical activity produces many beneficial physiologic modifications to markers of physical performance that can help to counteract various causes of fatigue. In appropriately managed and monitored patients with colorectal cancer, emerging evidence indicates that exercise programs may have a favorable influence on cancer-related fatigue, quality of life, and clinical outcomes, and therefore may help patients tolerate chemotherapy. This review assesses fatigue in patients with colorectal cancer and proposes updates to a treatment algorithm that may help clinicians manage this common problem.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».