Incidence of lymphedema related to various cancers
Notice bibliographique
Résumé
Cancer-related lymphedema (CRL) lacks internationally accepted definition and diagnostic criteria. The accurate incidence of CRL is therefore a challenge and the condition is likely underreported. Patients treated for cancer can develop CRL as a result of surgery, chemotherapy, and/or radiotherapy, which can lead to considerable psychosocial and physical morbidity, and decreased quality of life. Determining CRL incidence is crucial to inform care access and resource allocation, to best support patients affected by this lifelong condition. This review aimed to provide the latest CRL incidence estimates. Using four core databases (MEDLINE, Embase, Web of Science Core Collection, Cochrane Library), a literature search was performed to capture publications dated between 2015 and 2023. A total of 48 articles (33 prospective studies, 15 systematic reviews) met inclusion criteria, providing a sample size of 234,079 cancer patients. Findings revealed CRL incidence across cancer types varied, reported 2-74% in breast, 8-45% in gynecological and urological, 71-90% in head and neck and 2-29% in melanoma cancers. CRL incidence varied between 3 and 21% in preventative lymphedema surgery patients. Projected increases in cancer incidence and improved survival rates are expected to further escalate CRL incidence. Healthcare systems and professionals alike must therefore prepare to meet the growing needs of CRL patients.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».