Generic Health Utility Measures in Exercise Oncology: A Scoping Review and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Despite the evidence that exercise is effective at mitigating common side effects in adults with cancer, it is rarely part of usual cancer care. One reason for this is the lack of economic evidence supporting the benefit of exercise. Economic evaluations often rely on the use of generic utility measures to assess cost effectiveness. This review identifies and synthesizes the literature on the use of generic utility measures used to evaluate exercise interventions for adults with cancer. A systematic search of the literature from January 2000 to February 2023 was conducted using four databases (Medline, EMBASE, CINAHL, Academic Search Complete). Exercise studies involving adults with any type of cancer that used a generic utility measure were eligible for inclusion. Of the 2780 citations retrieved, 10 articles were included in this review. Seven articles included economic evaluations, with varying results. Four studies reported on cost-effectiveness; however, detailed effectiveness data derived from the generic utility measure were often not reported. Generic utility measures help to compare baseline values of and changes in health utility weights across studies and to general population norms; however, to date, they are underutilized in exercise oncology studies. Consideration should be given to the identified research evidence, population, and methodological gaps.
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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 | 0,041 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».