Fertility‐Related Concerns in Survivors of Childhood Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Childhood cancer survivors are at increased risk for treatment-related fertility impairment and subsequent fertility-related concerns. However, there is currently no consensus on how to define, assess, and address these concerns in clinical practice. Therefore, we aimed to answer the following questions: (1) How are fertility-related concerns assessed and defined? (2) What types of fertility-related concerns are reported by survivors, and how common are they? (3) What clinical implications are proposed in the literature? METHODS: We systematically searched the databases PubMed, PsycINFO, MEDLINE, CINAHL, and Embase for peer-reviewed publications on fertility-related concerns in survivors of childhood cancer published between January 1990 and November 2023. The search yielded 2077 potentially relevant articles, of which eleven met inclusion criteria and were included. Furthermore, we screened the reference lists of included studies, leading to a total of N = 25 studies included in the narrative synthesis. RESULTS: We identified considerable variation in the assessment, description, and definition of fertility-related concerns. Survivors described fertility-related concerns in terms of their personal and reproductive health, the health of their (future) children, and dating and romantic relationships. Concerns were reported by 9.5% to 65% of survivors in quantitative studies. Suggestions for clinical implications included that different healthcare providers could use individual or group strategies to address fertility-related concerns. They should focus on patient reports rather than parent-proxy reports and assess individual fertility-related preferences and attitudes without making assumptions. CONCLUSIONS: Fertility-related concerns are common among childhood cancer survivors and need to be addressed by care providers and researchers in the field. To do so effectively, we need more consistency in assessing, labeling, and defining these concerns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».