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Enregistrement W2013277823 · doi:10.3747/co.20.1356

Aloe vera for Prevention of Radiation-Induced Dermatitis: A Self-Controlled Clinical Trial

2013· article· en· W2013277823 sur OpenAlexvenueno aff
Peiman Haddad, F. Amouzgar–Hashemi, S. Samsami, Shideh Chinichian, M. A. Oghabian

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health ServicesCancer Research Institute
Mots-clésAloe veraMedicineDermatologyClinical trialTraditional medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To evaluate an Aloe vera lotion for prevention of radiation-induced dermatitis, all patients with a prescription of radiotherapy to a minimum dose of 40 Gy were eligible provided that their treatment area could be divided into two symmetrical halves. Patients were given a lotion of Aloe vera to use on one half of the irradiated area, with no medication to be used on the other half. The grade of dermatitis in each half was recorded weekly until 4 weeks after the end of radiotherapy. The trial enrolled 60 patients (mean age: 52 years; 67% women). Most patients had breast cancer (38%), followed by pelvic (32%), head-and-neck (22%), and other cancers (8%). Field size was 80-320 cm(2) (mean: 177 cm(2)), and the dose of radiotherapy was 40-70 Gy (mean: 54 Gy). Concurrent chemotherapy was administered in 20 patients. From week 4 to week 6 of radiotherapy and then at weeks 2 and 4 after radiotherapy, the mean grade of dermatitis with and without Aloe vera was 0.81 and 1.10 (p < 0.001), 0.96 and 1.28 (p < 0.001), 1.00 and 1.57 (p = 0.006), 0.59 and 0.79 (p = 0.003), and 0.05 and 0.21 (p = 0.002) respectively. Age and radiation field size had a significant effect on the grade of dermatitis. Based on these results, we conclude that the prophylactic use of Aloe vera reduces the intensity of radiationinduced dermatitis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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