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Enregistrement W2790169053 · doi:10.1159/000485023

Axillary Web Syndrome in Breast Cancer: A Prevalent But Under-Recognized Postoperative Complication

2018· review· en· W2790169053 sur OpenAlexaff
Susan R. Harris

Notice bibliographique

RevueBreast Care · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerSequelaRandomized controlled trialSystematic reviewMEDLINEMedical literatureBreast surgeryComplicationPhysical therapySurgeryGeneral surgeryCancerInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this review is to define axillary web syndrome (AWS) and describe its diagnosis and management. The following databases were searched through July 2017: PubMed, EMBASE (OvidSP), Cumulative Index for Nursing and Allied Health Literature, Physiotherapy Evidence Database, and Cochrane Database of Systematic Reviews. Search terms included 'axillary web syndrome', 'axillary cording', and 'lymphatic cording'. 49 articles were identified; 8 did not relate to breast cancer, and 3 were not in English. Of the remaining articles, the majority were case reports, case series, or descriptive reviews. 2 systematic reviews were located as well as 1 randomized trial, 6 prospective cohort studies, and 2 retrospective cohort studies. Although a common sequela after axillary surgery for breast cancer staging, AWS has been poorly described in the medical literature as to the underlying pathophysiology, diagnosis, and management. Interventions range from patient education and simple reassurance that the syndrome will resolve spontaneously to active physical or manual therapies to maintain upper extremity range-of-motion, especially adequate motion for undergoing radiation therapy. Oncologists, breast surgeons, family physicians, and oncology nurse practitioners that work with patients with breast cancer should educate them about this prevalent complication and inform them preoperatively about what to anticipate.

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)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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