Bridging gaps throughout a patient’s journey with melanoma: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Melanoma is one of the most fatal skin cancers, with rising incidence and mortality worldwide. From diagnosis to treatment, patient experiences often involve anxiety, symptom burden, and limited access to information which profoundly impacts the quality of overall patient outcomes. Objective This systematic review aims to identify and analyze major barriers melanoma patients face throughout their healthcare journey. Methods Per PRISMA guidelines, studies were identified from PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, and Cochrane Library, supplemented by manual hand-searching. Eligible studies focused on the experiences of melanoma patients within Western healthcare systems, addressed knowledge gaps and barriers to care throughout the patient journey, and were published in English between 2013 and 2023. Screening and extraction were conducted independently and in duplicate. Findings were synthesized based on identified themes. The methodological quality of the included studies was assessed using the GRADE criteria. Results Out of 2,257 screened articles, 183 met the inclusion criteria. Studies were categorized into four major themes: intersectionality, treatment, diagnosis/prognosis, and patient/societal burden. Commonly explored subcategories included self-examination, risk factors, and drug efficacy. This focus was driven by the emergence of novel self-examination interventions and knowledge gaps regarding risk factors and prognosis, particularly in relation to newly introduced immune checkpoint inhibitors and targeted therapies. Conclusions Melanoma patients experience significant gaps throughout their healthcare journey. Identifying areas of improvement in current practices is the first step toward developing targeted solutions that improve the patient experience and quality of life.
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 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 | 0,015 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».