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Enregistrement W2900503505 · doi:10.1016/j.phoj.2018.11.186

Interventions to improve the aftercare of survivors of childhood cancer: A systematic review

2018· review· en· W2900503505 sur OpenAlexaff
Devonne Ryan, Roger Chafe, Kathleen Hodgkinson, Kevin Chan, Katherine Stringer, Paul Moorehead

Notice bibliographique

RevuePediatric Hematology Oncology Journal · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensSt. John’s Health Sciences CentreJaneway Children's Health and Rehabilitation CentreMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionPsychosocialMedicineIntervention (counseling)Inclusion (mineral)Systematic reviewMEDLINEChildhood cancerGerontologyFamily medicineCancerPsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review summarizes the evidence for the effectiveness of interventions aimed at improving the experiences and outcomes for childhood cancer survivors (CCS). We performed a structured literature search of PubMed, EMBASE, CINHAL, ERIC, and PsychoInfo from 1995 to 2017. Studies were included if they (1) described or evaluated a psychosocial, transition, educational, physical activity, or health behavior modification intervention provided to childhood cancer survivors (CCS); (2) presented original empirical research; (3) were published between January 1, 1995 and September 13, 2017; and (4) were full articles, published in English. Twenty-nine articles met our inclusion criteria. The articles covered five main types of interventions: social skills development, physical activity, workbooks, education, and web-based interventions. Study participants found that overall interventions were useful and showed potential to improve health behaviors for CCS. Many of the interventions reviewed were helpful to patients and their families; however, most were at a pilot project stage and evidence for their long-term effectiveness was limited across all studies.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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