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Enregistrement W4408165666 · doi:10.1186/s12873-025-01183-2

Understanding oncologic emergencies and related emergency department visits and hospitalizations: a systematic review

2025· review· en· W4408165666 sur OpenAlexaff
Sule Yilmaz, Komal Aryal, Jasmine King, Jason J. Bischof, Arthur S. Hong, Nancy Wood, Bonnie E. Gould Rothberg, Matthew F. Hudson, Sara Heinert, Monica K. Wattana, Christopher J. Coyne, Cielito C. Reyes‐Gibby, Knox H. Todd, Gary H. Lyman, Adam Klotz, Beau Abar, Corita R. Grudzen, Aveh Bastani, Christopher W. Baugh, Daniel J. Henning, Steven L. Bernstein, Juan Felipe Rico, Richard J. Ryan, Sai‐Ching J. Yeung, Aiham Qdaisat, Aasim I. Padela, Troy Madsen, Raymond Liu, David Adler

Notice bibliographique

RevueBMC Emergency Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineEmergency departmentMedical emergencyEmergency medicineMEDLINENursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with cancer frequently visit the emergency department (ED) and are at high risk for hospitalization due to severe illness from cancer progression or treatment side effects. With an aging population and rising cancer incidence rates worldwide, it is crucial to understand how EDs and other acute care venues manage oncologic emergencies. Insights from other nations and health systems may inform resources necessary for optimal ED management and novel care delivery pathways. We described clinical management of oncologic emergencies and their contribution to ED visits and hospitalizations worldwide. METHODS: We performed a systematic review of peer-reviewed original research studies published in the English language between January 1st, 2003, to December 31st, 2022, garnered from PubMed, Web of Science, and EMBASE. We included all studies investigating adult (≥ 18 years) cancer patients with emergency visits. We examined chief complaints or predictors of ED use that explicitly defined oncologic emergencies. RESULTS: The search strategy yielded 49 articles addressing cancer-related emergency visits. Most publications reported single-site studies (n = 34/49), with approximately even distribution across clinical settings- ED (n = 22/49) and acute care hospital/ICU (n = 27/49). The number of patient observations varied widely among the published studies (range: 9 - 87,555 patients), with most studies not specifying the cancer type (n = 33/49), stage (n = 41/49), or treatment type (n = 36/49). Most studies (n = 31/49) examined patients aged ≥ 60 years. Infection was the most common oncologic emergency documented (n = 22/49), followed by pain (n = 20/49), dyspnea (n = 19/49), and gastrointestinal (GI) symptoms (n = 17/49). Interventions within the ED or hospital ranged from pharmacological management with opioids (n = 11/49), antibiotics (n = 9/49), corticosteroids (n = 5/49), and invasive procedures (e.g., palliative stenting; n = 13/49) or surgical interventions (n = 2/49). CONCLUSION: Limited research specifically addresses oncologic emergencies despite the international prevalence of ED presentations among cancer patients. Patients with cancer presenting to the ED appear to have a variety of complaints which could result from their cancers and thus may require tailored diagnostic and intervention pathways to provide optimal acute care. Further acute geriatric oncology research may clarify the optimal management strategies to improve the outcomes for this vulnerable patient population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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