MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2003708878 · doi:10.1002/cncr.22546

Osteopenia and cancer in children and adolescents

2007· review· en· W2003708878 sur OpenAlexaff
Alessandra Sala, Ronald D. Barr

Notice bibliographique

RevueCancer · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOsteopeniaOsteoporosisPeak bone massCancerBone mineralPediatricsInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The attainment of a satisfactory peak bone mass, which is accomplished largely by the end of adolescence, is the best protection against excessive bone mineral loss in late adulthood. Factors that influence this process include age, race, sex, body size, pubertal status, diet, physical activity, and other lifestyle elements. Cancer and its treatment in children and teenagers adversely impact bone mineralization. In particular, chemotherapy (especially glucocorticosteroids and methotrexate) and cranial irradiation (apparently by reducing growth hormone secretion and by causing hypogonadotropic hypogonadism) interfere with normal bone turnover. Resorption often exceeds formation, resulting in net bone mineral loss and providing a rational basis for the use of antiresorptive drugs. Such osteopenia may be symptomatic, with pain and abnormal gait, and increases the risk of fractures several fold. The disorder is compounded by reduced physical activity, so programs to reduce this deficit are of measurable benefit. All of those engaged in the care of children and adolescents with cancer have an opportunity to improve the bone health of these young people and to limit their risk of developing osteoporosis and fragility fractures in adult 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations70
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancerMême sujetBone health and treatmentsTravaux en français237 207