Pancreatic cancer progression and mortality predicted by depression and anxiety: a systematic review and meta-analysis protocol
Notice bibliographique
Résumé
Although the relationship between psychological factors and pancreatic cancer outcomes has been widely discussed, controversy remains. We will for the first time systematically summarize the literature to explore the correlation of anxiety and depression to the prognosis of patients with pancreatic cancer. The findings will fill existing research gaps, informing healthcare providers about better psychological care and medical treatment. The following databases will be retrieved from their inception to July 2023: Cochrane Library, MEDLINE (PubMed), Web of Science, EMBASE, and four Chinese databases (Chinese National Knowledge Infrastructure, Wanfang Database, Chinese Biomedical Literature Database, and Chongqing VIP Chinese Science and Technology Periodical Database). The World Health Organization Clinical Trials Registry, Chinese Clinical Registry, and ClinicalTrials.gov will be searched to identify other related studies. A manual search will be performed to identify missing eligible studies based on the reference list of selected articles. The search will focus on studies published in Chinese or English. To assess the risk of bias in the selected articles, Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) will be used for the cohort study. Funnel plots and Egger's test will be used to assess whether publication bias exists. Moreover, the Grading of Recommendations Assessment Development and Evaluation (GRADE) will be utilized to analyze the credibility of the results from selected articles. Two independent evaluators will implement the study selection and data extraction, as well as evaluate the risk of bias and evidence quality. Data will be analyzed using Stata 16.0. Trial registration: PROSPERO registration number is CRD42022366232.
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 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 | 0,053 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,006 |
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 ».