Scoping review protocol on the impact of antimicrobial resistance on cancer management and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Antimicrobial resistance (AMR) is a growing global public health concern and is becoming a significant challenge in the management of patients with cancer. Due to the immunosuppressive nature of cancer treatment, infection is a common complication and the necessary high usage of antibiotics increases the risk of AMR. Failure to adequately prevent and treat infection in patients with cancer as a result of AMR can increase the morbidity and mortality of the disease. The objective of this scoping review is to understand the relationship between AMR and cancer in order to develop effective antimicrobial stewardship in this patient population and minimise the detrimental effects of AMR on cancer outcomes. METHODS AND ANALYSIS: This scoping review will follow the Arksey and O'Malley methodology framework. An exploratory review of the literature on antibiotic resistance in cancer care will help to define the research questions (stage 1). A broad range of electronic databases (MEDLINE ALL, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Database of Systematic Reviews and Embase) and search terms will be used to retrieve relevant articles published between 2000 and 2021 (stage 2). Studies will be systematically selected based on the eligibility criteria by two independent reviewers (stage 3). The titles and abstracts will be appraised to determine whether articles meet the eligibility criteria. This will be followed by screening of the full texts and only relevant publications will be retrieved. Data will then be extracted, collated and charted (stage 4); and the summary of aggregated results will be presented (stage 5). ETHICS AND DISSEMINATION: As this scoping review will collect and synthesise data from publicly available sources, no ethics review is required. When data collection and summarisation is completed, results will be disseminated through peer-reviewed publication and the key findings of the review will be presented at relevant conferences.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».