Evidence-Based Recommendations for Education Provided to Patients and Families Regarding the Adverse Events of ALK and MEK Inhibitors: A Systematic Review From the Children's Oncology Group
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pediatric oncology patients receive multiple modalities of therapy to treat their malignancies. These modalities have the potential for acute toxicity and late effects. In the last decade, a new modality known as targeted biological therapy, has become an integral part of treatment for pediatric cancers. As targeted therapy use has increased, adverse events specific to these targeted agents have emerged, requiring a new effort focused on providing education to patients and families regarding how best to report, monitor, and manage these adverse events. Method: A clinical question was developed to guide the systematic literature review. Anaplastic lymphoma kinase (ALK) and mitogen-activated protein kinase kinase (MEK) inhibitors were selected for review due to their frequency of use in pediatric oncology. The search was conducted to identify relevant articles published between January 1, 2000 and May 5, 2020. Articles were screened by two team members for inclusion/exclusion criteria using the web-based systematic review tool, Rayyan. Results: Twenty-seven articles met the eligibility criteria for inclusion and were evaluated using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation criteria. Adverse events for ALK and MEK inhibitors included manifestations of the gastrointestinal, hematologic, dermatologic, musculoskeletal, neurological, cardiovascular, and ocular systems. Recommendations for patient/family education were made for ALK and MEK inhibitors based on the reported adverse events. Conclusions: Adverse events of ALK and MEK inhibitors differ from the more common adverse events experienced with conventional treatment modalities used in pediatric oncology. It is important for nurses to include information regarding potential adverse events in patient/family education for children receiving these targeted agents.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».