Nausea and vomiting induced by gastrointestinal radiation therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Radiation therapy-induced nausea and vomiting (RINV) are common and troublesome symptoms among patients receiving radiation therapy for gastrointestinal cancers. Their impact on function, quality of life and, ultimately, cancer control warrant a review of their incidence, underlying mechanisms, treatments and research themes. RECENT FINDINGS: Research in RINV is underrepresented relative to that in chemotherapy-induced nausea and vomiting. The incidence of RINV among patients receiving modern day radiation therapy is questioned and supportive care practice patterns vary among radiation oncologists. Antiemetic guideline recommendations for prophylactic and rescue therapy are based solely on the anatomic region being irradiated and not other patient-related, radiation therapy-related, or organ-specific dosimetric factors that likely modulate the risk of RINV. Dosimetric predictors are likely the most attainable biomarker moving forward, but only early steps have been taken. The small bowel and stomach will be the best first candidates for study among patients with gastrointestinal cancers. Studies of the mechanisms underlying RINV are conspicuously lacking. A new generation of observational studies and therapeutic clinical trials is needed, and more attention must be given to the relative impact of nausea and vomiting on the function and quality of life among specific homogeneous patient populations. SUMMARY: Optimal supportive care strategies for RINV following radiation therapy for gastrointestinal cancers are lacking, and will not be known until future research answers the many open questions regarding the mechanisms underlying RINV, the true incidence and impact of these symptoms among patients and the best way to predict and mitigate them.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».