Impact of chemotherapy-induced neutropenia on survival in patients with breast, ovarian and cervical cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent advances in chemotherapy administration, including targeted therapies and dose-dense scheduling have led to an increased incidence of neutropenia. Chemotherapy-induced neutropenia has been shown to be associated with improved treatment outcomes in various solid tumor types. We looked to summarize the relationship between chemotherapy-induced neutropenia and survival in patients with breast, ovarian and cervical cancer and describe future directions of research. Methodology/Principle Findings: A comprehensive PUBMED literature search was conducted using the key words “solid tumor,” “breast cancer,” “ovarian cancer,” “cervical cancer,” “endometrial cancer,” in combination with “chemotherapy,” “neutropenia,” “survival,” “disease recurrence,” and “prognosis.” The search was also guided through a review of the reference lists of original and review articles. Published papers included in the review met the following criteria: patients with breast, ovarian, endometrial or cervical cancer treated with chemotherapy; prospective and retrospective studies, both randomized and cohort designs, evaluating impact of neutropenia or leukopenia on disease outcome. Eleven studies met the inclusion criteria. Sample size ranged from 103-750 subjects. The majority of included studies were conducted in breast cancer patients (7 of 11). No studies related to endometrial cancer were identified. Outcome measures included overall survival, progression free survival and distant disease free survival. All studies were retrospective in nature. Of the 11 identified studies, 9 suggested that the occurrence of chemotherapy-induced neutropenia was associated with improvement in oncologic outcome. Conclusions/Significance: Evaluation of the impact of chemotherapy-induced neutropenia on outcomes in patients with breast, ovarian and cervical cancer is warranted utilizing prospectively collected data from patients enrolled in clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».