MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2144143416 · doi:10.2147/tcrm.s68130

Update on the management of chemotherapy-induced nausea and vomiting – focus on palonosetron

2015· review· en· W2144143416 sur OpenAlexafffund
Edward Chow, Michelle Zhou, Marko M. Popovic, Mark Pasetka, Natalie Pulenzas, Carlo DeAngelis, Soha Ahrari

Notice bibliographique

RevueTherapeutics and Clinical Risk Management · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNausea and vomiting management
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesMichael and Karyn Goldstein Cancer Research FundJoseph and Silvana Melara Cancer Research Fund
Mots-clésPalonosetronAprepitantMedicineChemotherapy-induced nausea and vomitingNauseaVomitingAntiemeticAdverse effectTolerabilityAnesthesiaOncologyInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Nausea and vomiting are major adverse effects of chemotherapy and can greatly impact patients' quality of life. Although chemotherapy-induced nausea and vomiting (CINV) prevalence is high, treatment remains difficult. Palonosetron is a 5-hydroxytryptamine receptor antagonist (5-HT3RA) approved for treatment of CINV. The purpose of this review is to discuss existing and emerging therapeutic options, and examine studies focusing on palonosetron with regards to efficacy, pharmacology, tolerability, safety, and patient-derived outcomes. METHODS: A literature search was conducted using Ovid MEDLINE and EMBASE to identify relevant studies using palonosetron alone or in combination with other antiemetics. Studies were extracted if they included complete response (CR), complete control (CC), no nausea, no vomiting, and no rescue medications as an endpoint. Studies were also included if safety endpoints were examined. RESULTS: Palonosetron alone has been shown to improve CR and CC rates for patients receiving low, moderate, or high emetogenic chemotherapy. Rates were further improved with the addition of dexamethasone, a corticosteroid. Furthermore, the addition of neurokinin-1 receptor antagonists, such as netupitant markedly improved efficacy profiles compared to palonosetron alone. Aprepitant is an antiemetic that has exhibited positive results in combination with palonosetron. Recently, a new drug consisting of netupitant and palonosetron (NEPA) has demonstrated significantly more efficacious prevention of CINV. Regardless of the combination, palonosetron has been well tolerated. The most common adverse events were constipation, headache, fatigue, and dizziness, with the majority of patients describing them as only mild or moderate. CONCLUSION: Palonosetron, alone or with other antiemetics, has improved CINV treatment due to its ability to significantly reduce delayed phases of CINV, compared to similar 5-HT3RAs. Palonosetron is both more effective than first generation 5-HT3RAs and safer, as it results in a smaller prolongation of the QTc interval, compared to other 5-HT3RAs.

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)0,002
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTherapeutics and Clinical Risk ManagementMême sujetNausea and vomiting managementTravaux en français237 207