Systematic review and meta‐analysis of health‐related quality of life in pediatric CNS tumor survivors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pediatric central nervous system (CNS) tumor survivors are at high risk for numerous late effects including decreased health‐related quality of life (HRQOL). Our objective was to summarize studies describing HRQOL in pediatric CNS tumor survivors and compare HRQOL outcomes in studies that included a comparison group. Procedure EMBASE, MEDLINE, and PsychINFO were used to identify relevant articles published until August, 2016. Eligible studies reported outcomes for pediatric CNS tumor survivors diagnosed before age 21, at least 5 years from diagnosis and/or 2 years off therapy and used a standardized measure of HRQOL. All data were abstracted by two reviewers. Random‐effects meta‐analyses were performed using Review Manager 5.0. Results Of 1,912 unique articles identified, 74 were included in this review. Papers described 29 different HRQOL tools. Meta‐analyses compared pediatric CNS tumor survivors to healthy comparisons and other pediatric cancer survivors separately. HRQOL was significantly lower for CNS (n = 797) than healthy comparisons (n = 1,397) (mean difference = –0.54, 95% confidence interval [CI] = –0.72 to –0.35, P < 0.001, I 2 = 35%). HRQOL was also significantly lower for CNS (n = 244) than non‐CNS survivors (n = 414) (mean difference = –0.56, 95% CI = –0.73 to –0.38, P < 0.00001, I 2 = 0%). Conclusions Pediatric CNS tumor survivors experience worse HRQOL than healthy comparisons and non‐CNS cancer survivors. Future HRQOL work should be longitudinal, and/or multisite studies that examine HRQOL by diagnosis and treatment modalities.
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 | 0,018 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».