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Enregistrement W3096812888 · doi:10.1177/1043454220966590

Commonly Reported Adverse Events Associated With Pediatric Immunotherapy: A Systematic Review From the Children’s Oncology Group

2020· review· en· W3096812888 sur OpenAlexaff
Janice S. Withycombe, Aimee Carlson, C. Lynn Coleman, Sharon Leslie, Micah Skeens, Hanna Tseitlin, Elizabeth A. Duffy

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Oncology Nursing · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicinePediatric oncologyAdverse effectOncologyInternal medicineImmunotherapyPediatricsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Immunotherapy is a new and promising approach to treating pediatric cancers. These types of therapies have unique mechanisms of action for identifying and fighting cancer, as compared with traditional chemotherapy, and therefore are associated with different therapy-related adverse events (AEs). The purpose of this systematic review was to review available evidence to: (a) identify commonly reported AEs associated with immunotherapy agents frequently used in pediatric oncology and (b) generate recommendations for nursing practice. METHOD: A clinical question was developed and used to guide the systematic literature review. Five immunotherapy agents (dinutuximab, blinatumomab, rituximab, inotuzumab ozogamicin, brentuximab vedotin) were selected for inclusion secondary to their high relevance to pediatric oncology. A literature search was conducted to locate articles published between January 1, 2003 and October 31, 2018. RESULTS: Seventeen articles met eligibility criteria for inclusion and were evaluated using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation criteria. The most commonly reported AEs for the selected immunotherapy agents were identified and summarized. Strong recommendations are made for nurses to become familiar with the unique AE profiles associated with individual immunotherapy agents. Agent-specific recommendations for nursing practice regarding AEs associated with dinutuximab and rituximab were generated. CONCLUSIONS: Immunotherapy is rapidly emerging as an effective therapy for pediatric cancers. Nurses need to be aware of the breadth of agent-specific, immunotherapy-related AEs to appropriately monitor and manage patients receiving these therapies. Additional work is needed to confidently profile immunotherapy-related AEs in pediatric oncology and to develop agent-specific educational materials for patients/families.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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