Evaluating the prevalence of diabetes mellitus subtypes in childhood cancer survivors: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Sondra Song Jie Chen,1,2 Ajantha Nadarajah,1,2 Laura Banfield,3 Adam Fleming,1,4 Lehana Thabane,5–8 Carol Portwine,1,4 M Constantine Samaan1–2,51Department of Pediatrics, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada; 2Division of Pediatric Endocrinology, McMaster Children’s Hospital, Hamilton, Ontario, Canada; 3Health Sciences Library, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada; 4Division of Pediatric Hematology/Oncology, McMaster Children’s Hospital, Hamilton, Ontario, Canada; 5Department of Health Research Methods, Evidence and Impact, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada; 6Department of Anesthesia, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada; 7Centre for Evaluation of Medicines, St Joseph’s Health Care, Hamilton, Ontario, Canada; 8Biostatistics Unit, St Joseph’s Healthcare, Hamilton, Ontario, CanadaObjectives: The number of children who survive cancer is reaching new record levels, thanks to improved management strategies. However, this population is predisposed to chronic health conditions including cardiovascular disease and type 2 diabetes, yet the full scale of these diagnoses in this population is unclear. This protocol describes the conduct of a systematic review to report on the prevalence of diabetes mellitus (DM) subtypes in childhood cancer survivors.Methods: Searches will be conducted in MEDLINE, Embase, CINAHL, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Cochrane Central Register of Controlled Trials. We will also search gray literature in Theses A&I, ProQuest Dissertations, and Web of Science as well as clinicaltrials.gov. Screening search results and data abstraction will be done independently by two reviewers. We will conduct a meta-analysis if two studies have similar designs, populations, methods, and outcome measures reported.Results: The findings of this systematic review will provide insights into the scale of diabetes in childhood cancer survivors to allow the prioritization of subpopulations that need specific interventions to screen, prevent, and treat DM. This will likely lead to improved outcomes in childhood cancer survivors.Keywords: systematic review protocol, childhood cancer, cancer survivorship, diabetes mellitus, type 1 diabetes mellitus, type 2 diabetes mellitus
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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 | 0,036 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,003 |
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 ».