Systematic Review for the Follow-up of Curatively Treated Patients With Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The follow-up of patients with lung cancer after curative-intent treatment should include strategies to improve their quality of life and survival. These could include the monitoring and management of symptoms of recurrence and late toxicities from cancer treatments, the use of patient-reported outcome (PRO) tools, and smoking cessation interventions. The objective of this systematic review was to examine these follow-up strategies. MATERIALS AND METHODS: This systematic review was developed by Ontario Health (Cancer Care Ontario)'s Program in Evidence-Based Care. MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Library were searched for systematic reviews and randomized controlled trials (RCTs) comparing different types of clinicians, PRO tools, smoking cessation interventions, and management strategies for signs, symptoms, risk factors, comorbidities, or late toxicities in adult patients with NSCLC or SCLC after curative-intent treatment. RESULTS: Thirty-five RCTs and nineteen systematic reviews were included. For nurse-led interventions, either significant effects were found in favor of the intervention, or no significant effects were found. The results for the use of PRO tools were mixed, possibly due to differences in comparators and settings. Evidence suggested that smoking cessation interventions might benefit these patients (RR, 0.84; 95% CI, 0.68-1.03). There was limited evidence in the target population for the management of signs, symptoms, risk factors, comorbidities, or late toxicities. CONCLUSIONS: Smoking cessation interventions, exercise training, and the use of PRO tools may benefit these patients. The results of this systematic review were used to inform recommendations in a clinical practice guideline. Further RCTs in this patient population are needed.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 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 ».