Management of Opioid-Induced and Non–Opioid-Related Constipation in Patients With Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM IDENTIFICATION: A systematic review and meta-analysis was conducted to inform the development of national clinical practice guidelines on the management of cancer constipation. LITERATURE SEARCH: PubMed®, Wiley Cochrane Library, and CINAHL® were searched for studies published from May 2009 to May 2019. DATA EVALUATION: Two investigators independently reviewed and extracted data from eligible studies. The Cochrane Collaboration risk-of-bias tool was used, and the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) approach was used to assess the certainty of the evidence. SYNTHESIS: For patients with cancer and opioid-induced constipation, moderate benefit was found for osmotic or stimulant laxatives; small benefit was found for methylnaltrexone, naldemedine, and electroacupuncture. For patients with cancer and non-opioid-related constipation, moderate benefit was found for naloxegol, prucalopride, lubiprostone, and linaclotide; trivial benefit was found for acupuncture. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Effective strategies for managing opioid-induced and non-opioid-related constipation in patients with cancer include lifestyle, pharmacologic, and complementary approaches. SUPPLEMENTAL MATERIAL CAN BE FOUND AT HTTPS: //bit.ly/3c4yewT.
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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 | 0,019 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».