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Enregistrement W2737376100 · doi:10.1186/s40780-017-0089-4

Objective evaluation of chemotherapy-induced peripheral neuropathy using quantitative pain measurement system (Pain Vision®), a pilot study

2017· article· en· W2737376100 sur OpenAlexaboutno aff
Junya Sato, Megumi Mori, Satoru Nihei, Satoshi Takeuchi, Masahiro Kashiwaba, Kenzo Kudo

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmaceutical Health Care and Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésMedicineChemotherapy-induced peripheral neuropathyPeripheral neuropathyCommon Terminology Criteria for Adverse EventsCancer painChemotherapyVisual analogue scaleMcGill Pain QuestionnaireAdverse effectAnesthesiaPhysical therapyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an evaluation of chemotherapy-induced peripheral neuropathy (CIPN), objectivity may be poor because the evaluation is determined by the patient’s subjective assessment. In such cases, management of neuropathy may be delayed and CIPN symptoms may become severe. In this pilot study, we attempted an objective evaluation of CIPN using a quantitative pain measurement system (Pain Vision ® ). The subjects were patients with gynecologic cancer who underwent chemotherapy using taxane and platinum drugs. The grade of the peripheral sensory nerve disorder was based on the Common Terminology Criteria for Adverse Events (CTC-AE) ver. 4.0 and was evaluated before the initiation of therapy and up to six chemotherapy cycles. A symptom scale assessed by the patients using a peripheral neuropathy questionnaire (PNQ) was also evaluated. Simultaneously during these evaluations, graded electric current was applied from the probe to a fingertip and measured both the lowest perceptible current and lowest current perceived as pain by Pain Vision ® . From these values, the pain degree was calculated from the following formula: (pain perception current value - lowest perceptible current value) ÷ lowest perceptible current value × 100. We compared the pain degrees by Pain Vision ® during CIPN development with the value obtained before chemotherapy initiation. Forty-one patients were enrolled. In the evaluation by a medical professional, 28 (64.3%) patients developed CIPN during 2.5 ± 1.1 chemotherapy cycles (mean ± standard deviation). The pain degree by Pain Vision ® at grade 1 and 2 CIPN development according to the evaluation (CTC-AE) was significantly decreased compared to that before chemotherapy initiation (126.0 ± 114.5 vs. 69.8 ± 46.8, p = 0.001, and 126.0 ± 114.5 vs. 32.8 ± 32.6, p = 0.004). Changes in the pain degree by Pain Vision ® were also found during scale B and C, D CIPN development in the patient evaluation (PNQ) (115.9 ± 112.4 vs. 70.6 ± 56.5, p = 0.005, and 115.9 ± 112.4 vs. 46.3 ± 42.9, p = 0.004). In the 13 patients in whom CIPN did not occur, no significant decrease in the pain degree by Pain Vision ® was detected ( p = 0.764). There was no discontinuation of the measurements because of adverse events such as discomfort from the electric current. The decrease in the pain degree measured by Pain Vision ® was associated with the onset of CIPN symptoms. Particularly, detection of CIPN by Pain Vision ® was possible, though most of the CIPN that occurred was low grade or mild symptom. Pain Vision ® might become a noninvasive and convenient objective CIPN detection tool to supplement subjective CIPN evaluation. The study approval number in the institution; H25–140. Registered December 17, 2013.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,366
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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