Pharmacologic Interventions for Fatigue in Cancer and Transplantation: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Our objective was to determine whether, compared with control interventions, pharmacologic interventions reduce the severity of fatigue in patients with cancer or recipients of hematopoietic stem-cell transplantation (hsct). Methods: For a systematic review, we searched medline, embase, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, cinahl, and Psychinfo for randomized trials of systemic pharmacologic interventions for the management of fatigue in patients with cancer or recipients of hsct. Two authors independently identified studies and abstracted data. Methodologic quality was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool. The primary outcome was fatigue severity measured using various fatigue scales. Data were synthesized using random-effects models. Results: = 48). Fatigue was significantly reduced with erythropoietin [standardized mean difference (smd): -0.52; 95% confidence interval (ci): -0.89 to -0.14] and with methylphenidate (smd: -0.36; 95% ci: -0.56 to -0.15); modafinil (or armodafinil) and corticosteroids were not effective. Conclusions: Erythropoietin and methylphenidate significantly reduced fatigue severity in patients with cancer and in recipients of hsct. Concerns about the safety of those agents might limit their usefulness. Future research should identify effective interventions for fatigue that have minimal adverse effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».