Impact of a cancer diagnosis on the income of adult cancer survivors: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: While the socioeconomic impact of a cancer diagnosis on cancer survivors has gained some attention in the literature, to our knowledge, a review of the evidence on changes in income due to cancer has yet to be undertaken. In this paper, we describe a scoping review protocol to review the evidence on the effect of a cancer diagnosis on the income of individuals diagnosed with cancer during adulthood (≥18 years). The purpose is to summarise existing evidence, identify gaps in current research and highlight priority areas for future research. METHODS AND ANALYSIS: This study will follow the methodological framework for conducting scoping reviews by the Joanna Briggs Institute In collaboration with a health science librarian, we developed a search strategy to be performed in Ovid MEDLINE, PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, EMBASE, Econ-Literature and Evidence-Based Medicine Reviews. This scoping review will search the scientific literature published in English from 1 January 2000 to 31 December 2020. Studies that measured the impact of cancer on income of adults will be eligible for inclusion. Studies exclusively focused on employment outcomes (eg, return to work, unemployment, productivity loss), financial expenditures, childhood cancer survivors and/or the caregivers of cancer survivors will be excluded. Three independent reviewers will conduct screening and extract data. Descriptive information will be reported following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) extension for Scoping Reviews. ETHICS AND DISSEMINATION: This scoping review will analyse data from publicly available materials and thus does not require ethics approval. Results from this review will be disseminated through a peer-reviewed publication and/or conference presentation with the potential to identify gaps in the literature, suggest strategies for standardised terminology and provide directions for future research.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».