Prevalence and risk factors for cancer-related fatigue in women with malignant gynecological tumors: a meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer-related fatigue (CRF) is one of the most prevalent symptoms, but its prevalence and associated risk factors remain inconsistent across studies. OBJECTIVE: To identify the prevalence and risk factors for CRF in women with malignant gynecological tumors. METHODS: A comprehensive search of databases, including Web of Science, Cochrane Library, PubMed, Embase, CNKI, VIP, Wan Fang, and CBM, was conducted for relevant studies published from the inception of the database until September 7, 2023. Two reviewers used EndnoteX9 software to independently review, extract data, cross-check, and use the Newcastle-Ottawa quality assessment scale and the Agency for Healthcare Research and Quality tool for risk of bias assessment to evaluate bias risk. Stata 17.0 software was used to perform a traditional meta-analysis. RESULTS: The meta-analysis included 33 studies, of which 29 reported the prevalence of CRF. The combined prevalence of CRF was 89% (95% confidence interval [CI]: 80-95%), and the combined prevalence of chronic CRF was 25% (95%CI: 22-28%). The combined prevalence of CRF in patients with ovarian cancer, cervical cancer, endometrial, and gynecological malignancies (including but not limited to cervical, ovarian, vaginal and other mixed types of gynecological cancers) was 77%, 94%, 90%, and 93%, respectively. The variability in CRF measurement is due to the different scales used across studies. Its prevalence varies by country, and developing countries, especially China, have a high prevalence of CRF. The following risk factors were associated with CRF: age (odds ratio [OR] = 1.43, 95%CI = 1.12-1.83), psychological factors (OR = 1.40, 95%CI = 1.14-1.72), disease stage (OR = 1.65, 95%CI 1.14-2.40), and social support (OR = 0.77, 95%CI 0.67-0.87). CONCLUSION: The prevalence of CRF is significant in women with gynecological cancers, especially in developing countries. Age, psychological factors, and disease stage are risk factors for CRF, while social support serves as a protective factor. Healthcare professionals can obtain a clearer picture of CRF in women with gynecological malignant tumors and identify risk factors to support subsequent interventions in these patients. PROSPERO ID: CRD42023489433.
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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 | 0,014 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».