Contributors to cancer-related fatigue in childhood cancer survivors and the use of non-pharmacological interventions: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This scoping review will aim to identify the domains contributing to cancer-related fatigue in childhood cancer survivors and will explore whether non-pharmacological interventions have addressed these domains. This information will help to better define cancer-related fatigue, identify knowledge gaps in the literature, and direct future research efforts. INTRODUCTION: Cancer-related fatigue is a commonly reported symptom in aftercare following childhood cancer treatments. However, its operational definition and contributors are unclear, which makes it difficult to select targets and design adequate interventions. In this scoping review, we will identify contributing domains to help clarify their role as key characteristics of cancer-related fatigue. We will then review the evidence as to whether these contributing domains have been addressed by non-pharmacological interventions aimed at fatigue. INCLUSION CRITERIA: We will include articles on cancer-related fatigue following childhood cancer treatments (age at diagnosis ≤ 21 years) and non-pharmacological interventions aimed at reducing fatigue. Both will retain qualitative and quantitative studies will be considered for inclusion. METHODS: In accordance with the JBI methodological framework for conducting scoping reviews, we will perform a search in PubMed, PsycINFO, CINAHL, Embase, Cochrane Library, Grey Matters, OAlster, and OpenGrey. We will use the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) checklist. Studies published in English or French will be included, with no date limitations. The data collection and analysis of eligible articles will be performed by two independent reviewers and will be classified in summary tables. The findings on contributors to cancer-related fatigue in childhood cancer survivors will be synthesized in a cross table linking contributor domains with intervention type.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».