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Enregistrement W4283711585 · doi:10.1136/bmjopen-2022-061121

Factors associated with cancer treatment delay: a protocol for a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4283711585 sur OpenAlexaff
Kristin E. Morrill, Rogelio Robles‐Morales, Melissa Lopez‐Pentecost, Raigam J Martínez Portilla, Ahlam Saleh, Meghan B. Skiba, Taylor S. Riall, Jessica D. Austin, Rachel Hirschey, Elizabeth T. Jacobs, Lena Spotleson, Timothy P. Hanna

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Financial Impacts of Cancer
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineMeta-analysisProtocol (science)CancerSystematic reviewMEDLINEAlternative medicineInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Treatment delays are significantly associated with increased mortality risk among adult cancer patients; however, factors associated with these delays have not been robustly evaluated. This review and meta-analysis will evaluate factors associated with treatment delays among patients with five common cancers. Methods and analysis Scientific databases including Ovid MEDLINE, Elsevier Embase, EBSCOhost CINAHL Plus Full Text, Elsevier Scopus and ProQuest Dissertations and Theses Global will be searched to identify relevant articles published between January 2000 and October 2021. Research articles published in the USA evaluating factors associated with treatment delay among breast, lung, prostate, cervical or colorectal adult cancer patients will be included. The primary outcome of the meta-analysis will be the pooled adjusted and unadjusted odds of treatment delay for patient, disease, provider and system-level factors defined according to specified time intervals. The secondary outcomes will be mean or median treatment delay for each cancer site according to first treatment and the influence of factors on the pooled mean treatment delay for each cancer site (via meta-regression analyses). Results from qualitative and mixed-methods studies will be narratively synthesised. Three reviewers will independently screen records generated from the search and two reviewers will independently extract data following a consensus agreement. Statistical heterogeneity will be assessed with a standard I 2 test and funnel plots will be conducted to evaluate publication bias. Risk of bias will be assessed independently by two authors using validated tools according to the article’s study design. Ethics and dissemination Formal ethical approval is not required because the work is being carried out on publicly accessible studies. The findings of this review will be disseminated through a peer-reviewed scientific journal, academic conferences, social media, and key stakeholders. PROSPERO registration number CRD42021293131.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,558
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,083 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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