Management of Skin Rash during egfr-Targeted Monoclonal Antibody Treatment for Gastrointestinal Malignancies: Canadian Recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The epidermal growth factor receptor (EGFR) is often overexpressed or dysregulated in a variety of solid tumours, including gastrointestinal (GI) malignancies. Agents targeting the EGFR-mediated signalling pathway are increasingly part of the therapeutic armamentarium for the treatment of advanced lung, head-and-neck, and colorectal carcinoma. The EGFR inhibitors (EGFRIS) approved in Canada include the tyrosine kinase inhibitors erlotinib and gefitinib (in selected cases), and the monoclonal antibodies (mAbs) panitumumab and cetuximab. Although EGFRIS have been proven effective in the treatment of a variety of malignancies, the entire class of agents is associated with a high prevalence of dermatologic side effects, most commonly skin rash. This reversible condition requires intervention in approximately one third of patients. A proactive, multidisciplinary approach to management can help to improve skin rash and optimize clinical outcomes by preventing EGFRI dose reduction or discontinuation. In addition, effective management and patient education may help to alleviate the significant social and emotional anxiety related to this manageable side effect, thus resulting in improved quality of life. The present article focuses on EGFR-targeted mAbs for the treatment of gi malignancy, addressing the pathophysiology, clinical presentation, and incidence of skin rash caused by this class of agents. Recommendations aimed at establishing a framework for consistent, proactive management of skin rash in the Canadian setting are presented.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle