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Enregistrement W2106887884 · doi:10.1517/14740330902808169

Ifosfamide nephrotoxicity in children: a mechanistic base for pharmacological prevention

2009· review· en· W2106887884 sur OpenAlexaff
Lauren Hanly, Nancy Chen, Michael Rieder, Gideon Koren

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Safety · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced organ toxicity mitigation
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenChildren's Hospital of Western OntarioUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesChinese Academy of Agricultural Sciences
Mots-clésNephrotoxicityIfosfamideMedicinePharmacologyOxidative stressToxicityFanconi syndromeKidneyInternal medicineChemotherapyCisplatin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The antineoplastic drug ifosfamide (IFO) in the treatment of solid tumors, particularly in children, is the cause of severe nephrotoxicity. Although it is a potent and effective chemotherapeutic agent, the associated nephrotoxicity has a serious impact on the health and the quality of life of exposed children. The toxic metabolite of IFO thought to be responsible for IFO-induced kidney damage is chloroacetaldehyde (CAA). Those suffering from nephrotoxicity typically develop tubular and glomerular toxicities, with the most severe form being Fanconi's syndrome. As the mode of toxicity of CAA seems to be primarily owing to oxidative stress, the use of antioxidants as a protective measure for the kidneys is a promising strategy. In this review, we highlight recent research that supports the local renal production of CAA as the proximate cause of IFO-induced nephrotoxicity with age as an important risk factor, those under the age of three being the most vulnerable. Most importantly, we focus on the potential advantages of the antioxidant N-acetylcysteine owing to both its antioxidant properties and its current use clinically in pediatrics.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeSans objet
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

Citations47
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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