Docetaxel-associated myalgia–arthralgia syndrome in patients with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As taxanes are increasingly used in oncology, the myalgia-arthralgia syndrome (M-AS) that represents an adverse effect of these drugs is becoming more common. Nevertheless, information regarding predisposing factors, prevention, and therapy of the syndrome is still lacking. PATIENTS AND METHODS: Women who had received docetaxel as part of the FEC-D(T) regimen for the adjuvant treatment of breast cancer were retrospectively identified from the records of our oncology department. Data on demographics, disease specifics, adverse effects, and treatment were reviewed. Patients were divided into two groups: those who developed M-AS after docetaxel treatment and those who did not develop the syndrome. The two groups were compared to identify risk factors for M-AS. Effectiveness of drugs used for M-AS was evaluated. RESULTS: Sixty-seven patients were identified as fulfilling the inclusion criteria. Nineteen patients developed the M-AS after the first docetaxel administration. Forty-eight patients did not develop the syndrome. Three patients in this group were excluded because they had been taking gabapentin or pregabalin at the time of docetaxel administration for another indication. The remaining 45 patients constituted the control group. The two groups were similar in age, menopause status, stage of their cancer, and histology. The M-AS group had a higher median body surface area and was more likely to receive less than the three intended cycles of docetaxel. Nonsteroidal anti-inflammatory drugs, atypical antiepileptics, extended corticosteroids, and opioids were drugs used as M-AS treatments. CONCLUSION: Docetaxel-associated M-AS is an adverse effect causing incomplete drug treatment. Possible risk factors and effectiveness of treatments for the syndrome are presented.
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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».