MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4313646363 · doi:10.3390/curroncol30010056

Adherence to Oral Chemotherapy in Acute Lymphoblastic Leukemia during Maintenance Therapy in Children, Adolescents, and Young Adults: A Systematic Review

2023· review· en· W4313646363 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaopei Lily Zeng, Mallorie B. Heneghan, Sherif M. Badawy

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicinePsychological interventionLymphoblastic LeukemiaIntensive care medicineMaintenance therapyMEDLINEChemotherapyMalignancyPediatricsLeukemiaInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most common malignancy in children and young adults. Treatment is long and involves 2-3 years of a prolonged maintenance phase composed of oral chemotherapies. Adherence to these medications is critical to achieving good outcomes. However, adherence is difficult to determine, as there is currently no consensus on measures of adherence or criteria to determine nonadherence. Furthermore, there have been few studies in pediatric B-ALL describing factors associated with nonadherence. Thus, we performed a systematic review of literature on oral chemotherapy adherence during maintenance therapy in ALL following PRISMA guidelines. Published studies demonstrated various objective and subjective methods of assessing adherence without generalizable definitions of nonadherence. However, the results of these studies suggested that nonadherence to oral maintenance chemotherapy was associated with increased risk of relapse. Future studies of B-ALL therapy should utilize a uniform assessment of adherence and definitions of nonadherence to better determine the impact of nonadherence on B-ALL outcomes and identify predictors of nonadherence that could yield targets for adherence improving interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,323 · 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'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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent OncologyMême sujetMedication Adherence and ComplianceTravaux en français237 207