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Enregistrement W4391649234 · doi:10.1016/j.ejcskn.2024.100022

Quality of life issues faced by patients with keratinocyte cancer: A systematic review

2024· review· en· W4391649234 sur OpenAlexaff
Samantha K. F. Kennedy, Shing Fung Lee, Elwyn Zhang, Milena Gojsevic, Thenugaa Rajeswaran, Adrian Wai Chan, Henry C.Y. Wong, Samantha C. Sodergren, Dana Oren, Mees Egeler, Eva Oldenburger, Teresa Young, T. Chalk, Yifat Alchek, Elizabeth Barnes, Vassilios Vassiliou, Pierluigi Bonomo, Romaana Mir, Satoshi Hirakawa, Adam Chicheł, Vassilis Kouloulias, Edward Chow, Agata Rembielak

Notice bibliographique

RevueEJC Skin Cancer · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesEuropean Organisation for Research and Treatment of Cancer
Mots-clésQuality of life (healthcare)MedicineSystematic reviewDistressModalitiesMEDLINEGerontologyDiseasePathologyClinical psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Keratinocyte carcinomas (KC), including basal cell carcinoma (BCC) and cutaneous squamous cell carcinoma (cSCC), represent the most prevalent malignancy worldwide with a rapidly increasing incidence. While KC and its treatment can negatively impact patients quality of life (QoL), existing QoL instruments lack specificity for unique KC-related issues. This systematic review explores the relevant QoL issues pertinent to patients with KC. Methods Literature from Ovid MEDLINE, Embase, and Cochrane Central Register of Controlled Trials databases from 1946 to January 2023 was systematically reviewed. Two independent reviewers screened and extracted studies of all designs discussing KC-specific QoL issues. Results The systematic review identified prevalent QoL issues in the literature. Some generic QoL-related issues are covered by more general cancer QoL instruments that are not site specific to KC, such as the EORTC QLQ-C30. These include pain, functioning, daily activities, work, leisure time, and social and family relationships. More KC-specific issues include the impact of cosmetic outcomes on QoL, such as scarring, skin pigmentation change, embarrassment, distress, and social withdrawal. Improved sun awareness, including increased sunscreen use, avoidance of outdoor activities, and sun-protective clothing usage, emerged as common changes in behaviour. These issues may result from both the disease and the treatment. Conclusions This review has identified multiple KC-specific QoL issues, highlighting need for a tailored QoL instrument to measure these KC-specific issues. As the landscape of KC research and treatment modalities evolve, a gap persists in terms of a standardized QoL measurement for both clinical and research contexts. A new QoL instrument needs to be developed which is better tailored to the needs of patients with KC.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,366 · 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'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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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