Non-pharmacological interventions for side effects of antineoplastic chemotherapy prioritized by patients: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Different non-pharmacological interventions have been studied to manage symptoms derived from chemotherapy, but their effectiveness is unknown. Objective: To describe non-pharmacological interventions for managing symptoms secondary to antineoplastic chemotherapy in adults. Materials and Methods: Systematic review of analytical experimental and observational studies (2021 to 2023). The studies were selected, and data was extracted in parallel. Discrepancies were resolved with a third reviewer. The risk of bias was assessed using the Risk of Bias (RoB) tool and The Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The literature was synthesized descriptively based on prioritized outcomes. Results: The prioritized outcomes were neutropenia, pain, neuropathy, nausea, vomiting, alopecia, anorexia, and sleep disorders. Out of 7520 references found, 62 were included for analysis. Acupressure showed a possible effect in controlling symptoms such as nausea and vomiting. The intervention with cold on the scalp showed differences in the stages of alopecia severity. Other interventions showed heterogeneity. Discussion: Non-pharmacological interventions have been widely described in observational and experimental studies in the control of side effects of chemotherapy; however, there is homogeneity and a high risk of bias. Conclusion: Acupressure, muscle massage, music therapy, foot baths, and other interventions have been studied for nausea, vomiting, sleep disorders, neutropenia, alopecia, anorexia, pain, and neuropathy as secondary symptoms prioritized by patients. It is necessary to standardize both the interventions and how measure the outcomes.
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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 | 0,018 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».