<p>Evaluating the prevalence of diabetes mellitus subtypes in childhood cancer survivors: a systematic review protocol</p>
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The number of children who survive cancer is reaching new record levels, thanks to improved management strategies. However, this population is predisposed to chronic health conditions including cardiovascular disease and type 2 diabetes, yet the full scale of these diagnoses in this population is unclear. This protocol describes the conduct of a systematic review to report on the prevalence of diabetes mellitus (DM) subtypes in childhood cancer survivors. Methods: Searches will be conducted in MEDLINE, Embase, CINAHL, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Cochrane Central Register of Controlled Trials. We will also search gray literature in Theses A&I, ProQuest Dissertations, and Web of Science as well as clinicaltrials.gov. Screening search results and data abstraction will be done independently by two reviewers. We will conduct a meta-analysis if two studies have similar designs, populations, methods, and outcome measures reported. Results: The findings of this systematic review will provide insights into the scale of diabetes in childhood cancer survivors to allow the prioritization of subpopulations that need specific interventions to screen, prevent, and treat DM. This will likely lead to improved outcomes in childhood cancer survivors. Keywords: systematic review protocol, childhood cancer, cancer survivorship, diabetes mellitus, type 1 diabetes mellitus, type 2 diabetes mellitus
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».