Prevalence and Factors Associated With Cancer‐Related Fatigue Among Children and Adolescents Undergoing Cancer Treatment: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature on fatigue in children and adolescents undergoing cancer treatment is highly variable, creating uncertainties about its prevalence and identifying those at higher risk. OBJECTIVES: The primary purpose was to describe the prevalence of fatigue among patients (< 21 years) undergoing cancer treatment across cancer types. Secondary outcomes included the prevalence of severe fatigue and factors associated with fatigue. METHODS: Systematic searches of MEDLINE, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, CINAHL, and PsycINFO were conducted from inception to May 22, 2023. Two reviewers independently identified relevant citations and extracted data. Pooled prevalence estimates were derived using an inverse variance, random-effects model. We used Joanna Briggs's critical appraisal checklist to assess study quality. (PROSPERO: CRD42020179307). RESULTS: 98%; 8 studies; 1027 patients]). Subgroup analyses based on cancer type, study design, fatigue scale, fatigue reporting personnel, sample frame, and response rate did not reveal significant differences in fatigue prevalence. Fatigue prevalence significantly differed by treatment setting (inpatient [83%] vs. outpatient [55%] vs. inpatient and outpatient [69%]; p: 0.02). Due to considerable heterogeneity among studies, data on fatigue-associated factors are presented descriptively. CONCLUSIONS: The prevalence of fatigue among children and adolescents undergoing cancer treatment is variable but notably high. Systematic evaluation of factors associated with fatigue is essential to understanding which children are at high risk of developing fatigue. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO: CRD42020179307.
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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 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 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) | 0,003 | 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 ».