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Enregistrement W4414912783 · doi:10.1080/20450885.2025.2545169

Bridging gaps throughout a patient’s journey with melanoma: a systematic review

2025· review· en· W4414912783 sur OpenAlexaff
Adil Amarsi, Joy Xu, Josh Chan, Yuan Chun Jiang, Yasmin Meghdadi, A. Xie, Alyssa Wu

Notice bibliographique

RevueMelanoma Management · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)Health careBest practiceQuality (philosophy)Patient experienceQuality management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 health outcomes. OBJECTIVE: This systematic review aims to identify and analyze major barriers melanoma patients face throughout their healthcare journey. METHODS: 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, 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. The methodological quality of the included studies was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (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. 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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