Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer diagnosis coupled with emotional impact converge to create one of the most difficult physical and emotional periods of life. Cancer treatment causes plethora of short and long term complications which can be so debilitating that patient may interrupt treatment. Pretreatment oral assessment and supportive oral care during and after cancer therapy can increase quality of life and supportive care costs. METHODS: Study was conducted on 189 patients (86: head and neck cancer cases, group I and 103: other than head and neck cancer cases, group II) receiving cancer therapy. Patients were subjected to clinical assessment and findings were recorded in specially designed proforma and complete oral (objective and subjective) and constitutional findings were recorded. RESULTS: Among the patients undergoing chemotherapy in both groups, prevalence of oral findings was found to be highest with methotrexate whereas constitutional symptoms was found to be highest with doxyrubicin. Whereas in radiotherapy patients subjective and objective oral symptoms increased from 10th - 30th fractionated dose of radiations and then subsequently decreased and constitutional symptoms were found to be consistent in all fractionated dosages with lowest at 50th fraction. Under combined chemo and radiotherapy patients, constitutional symptoms were highest than the oral findings. CONCLUSIONS: Cancer therapy can greatly damage the normal tissues and diminish patients quality of life and often leads to serious clinical sequelae. Therefore, therapy induced damage should be anticipated and prevented whenever possible and managed early.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».