Psychiatric disorders among people with cancer in low- and lower-middle-income countries: study protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer is a rapidly growing public health problem in low- and lower-middle-income countries (LLMICs). There is evidence from upper-income countries that comorbid mental illness is common and can adversely impact cancer outcomes. Little is known about this burden in LLMICs. This systematic review has two aims. The first is to review the prevalence and patterns of psychiatric comorbidity in adults with cancer in LLMICs. The second is to review psychiatric treatment outcomes in this population. METHODS AND ANALYSIS: The review will be reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. A systematic search of electronic databases (MEDLINE, PsycInfo, Embase and CINAHL) will be conducted. Studies will be included if they report the prevalence of psychiatric comorbidity, or if they evaluate psychiatric treatment outcomes, in adults with cancer living in LLMICs. The search will be limited to studies published in peer-reviewed journals between March 2002 and March 2017. The reference lists of included studies will be hand searched. Critical appraisal will be performed using Quality Assessment Tools from the National Institute of Health. Pooled prevalence meta-analysis is planned. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not required as no primary data will be collected. The results will be presented at conferences and published in a peer-reviewed journal. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42017057103.
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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 | 0,056 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,005 |
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 ».