The effect of compression therapies and therapeutic modalities on lymphedema secondary to cancer: a rapid review and evidence map
Notice bibliographique
Résumé
The identification of effective therapeutic modalities to manage lymphedema secondary to cancer is a high priority among patients and clinicians. Complex decongestive therapy (CDT) remains a fundamental intervention for individuals with lymphedema; however, interventions involving modalities such as low level laser therapy, specially designed compression systems, and compression pumps may be helpful to improve outcomes and reduce costs of care. We conducted a rapid review of the literature examining compression therapies and therapeutic modalities in the treatment of lymphedema secondary to cancer. A search of the electronic databases from June 2018 to October 2023 was performed including MEDLINE, EMBASE, and CINAHL. The electronic search yielded 438 potentially relevant citations with 40 randomized controlled trials included in the review, and 30 in the mapping process. Ninety-three percent (n = 37) of the trials included participants with a diagnosis of breast cancer. Across all categories and domains, all but two trials were rated as having 'some concerns' or a 'high risk of bias'. Intervention effects ranged from clinically insignificant to large effects on lymphedema volume. Evidence mapping suggests potential for benefit from (1) compression garments for the prevention of lymphedema, (2) interventions added to CDT in the intensive reduction phase, and (3) nighttime compression and compression pump treatments in the maintenance phase. A multi-centre collaborative research approach is needed to support the conduct of high-quality large-scale trials to inform the optimal type, timing, and combination of compression therapies and therapeutic modalities in the treatment of lymphedema secondary to cancer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».