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Enregistrement W4379281424 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.12026

Interventions to improve outcomes for caregivers of patients with advanced cancer: A systematic review and meta-analysis.

2023· review· en· W4379281424 sur OpenAlexaff
Ronald Chow, Jean Mathews, Emily YiQin Cheng, Samantha Lo, Joanne Wong, Sorayya Alam, Breffni Hannon, Gary Rodin, Rinat Nissim, Sarah Hales, Dio Kavalieratos, Kieran L. Quinn, George Tomlinson, Camilla Zimmermann

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai HospitalKingston Health Sciences CentrePrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionCINAHLQuality of life (healthcare)Family caregiversMental healthMeta-analysisMEDLINEAnxietyRandomized controlled trialCaregiver burdenPalliative carePhysical therapyPsychiatryNursingInternal medicineDiseaseDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

12026 Background: More than one in ten adults in the US are family caregivers, with cancer among the most common diagnoses of care recipients. Family caregivers of patients with advanced cancer often have poor quality of life (QOL) and mental health. We examined the effectiveness of interventions offering support for caregivers of patients with advanced cancer on caregiver QOL and mental health outcomes. Methods: We searched Ovid MEDLINE, EMBASE, Cochrane CENTRAL, and CINAHL databases from inception through 6/2021. Eligible studies reported on randomized controlled trials for adult caregivers of adult patients with advanced cancer. Meta-analysis was conducted for primary outcomes of QOL, physical well-being, mental well-being, anxiety, and depression, from baseline to follow-up of 1-3 months; secondary endpoints were these outcomes at 4-6 months and additional caregiver burden, self-efficacy, family functioning and bereavement outcomes. Random effects models were used to generate summary standardized mean differences (SMD). Meta-regression was conducted for primary outcomes that were significant for the intervention, assessing for mediation effect modification by caregiver sex and age of patient and caregiver. Type I error was 0.05. PROSPERO Registration: CRD42019136321. Results: Of 12,193 references identified, 56 articles reporting on 49 trials involving 8,554 caregivers were eligible for analysis; 16 (33%) targeted caregivers (mostly psychoeducational or problem-solving interventions), 19 (39%) patient-caregiver dyads (mostly counseling/therapy), and 14 (29%) patients and their families (mostly palliative care teams). At 1-3 month follow-up, interventions had a significant effect on overall QOL (SMD 0.24 (0.10 to 0.39), I2 = 52.0%), mental well-being (SMD 0.14 (0.02 to 0.25), I2 = 0.0%), anxiety (SMD 0.27 (0.06 to 0.49), I2 = 74.0%), and depression (SMD 0.34 (0.16 to 0.52), I2 = 64.4%), compared to standard care. At 1-3-month follow-up, a larger age difference (older patient and younger caregiver) was associated with a greater positive effect on QOL (p = 0.04) and depression (p = 0.02). In narrative synthesis, interventions demonstrated improvements in caregiver self-efficacy and grief. Conclusions: Interventions targeting caregivers, dyads, or patients and families led to improvements in caregiver QOL and mental health outcomes. These data support the routine provision of available interventions to support caregivers of patients with advanced cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,026
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,356
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
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