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Enregistrement W2791412237 · doi:10.1177/1367493517752498

Interventions minimizing fatigue in children/adolescents with cancer: An integrative review

2018· review· en· W2791412237 sur OpenAlexaff
Michelle Darezzo Rodrigues Nunes, Emiliana de Omena Bomfim, Kärin Olson, Luís Carlos Lopes‐Júnior, Fernanda Machado Silva‐Rodrigues, Regina Aparecida Garcia de Lima, Lucila Castanheira Nascimento

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Health Care · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésMedicinePsychological interventionAcupressureRandomized controlled trialMEDLINEMassagePhysical therapyPopulationIntervention (counseling)Alternative medicineFamily medicinePsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fatigue is among the most common, debilitating, and distressing symptoms associated with chronic condition in pediatric population. The purpose of this study was to identify non-pharmacological fatigue interventions in children and adolescents with cancer. For this, we carried out an integrative review of the literature from January 2000 to December 2016. A comprehensive search of four databases was conducted: Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Psychology Information, Medline via PubMed, and Web of Science. Randomized controlled trial, quasi-experimental, case-control and cohort studies were included in this review. Thirteen relevant studies were included for analysis. Seven papers reported positive outcomes for exercise, exercise plus leisure activities, healing touch and acupressure. In another six papers using exercise, exercise plus psychological intervention and massage, no effectiveness was found. Effective management of fatigue in children and adolescents is important but research in this area is limited, so the results of this review should be interpreted cautiously. Future researchers are encouraged to test the effective interventions in homogenous cancer populations and in other groups where fatigue is a common concern.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,384 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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