Factors Contributing to Variation in the Management of Radiation Therapy-Induced Nausea and Vomiting
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Variation in the management of radiation therapy-induced nausea and vomiting (RINV) negatively impacts patients, practitioners and health systems and likely reflects limits in knowledge and failures to apply evidence. Factors that contribute to this variation are understudied. We investigated five factors that we believe contribute to variation in practice.\nMethods: 1) A web-based case-based international patterns of practice survey investigated RINV management strategies among radiation oncologists; 2) a systematic literature review investigated the timing and duration of prophylactic serotonin3 receptor antagonist (5-HT3RA) antiemetic therapy in randomized and non-randomized RINV trials; 3) another systematic review investigated the methodologies, endpoints and outcome measures of randomized RINV trials; 4) a prospective cohort study investigated RINV among patients receiving moderate- and low-risk palliative radiation therapy (RT) for bone metastases; and 5) another prospective cohort study investigated RINV among patients receiving long-course neoadjuvant pelvic RT and concurrent 5-fluorouracil-based chemotherapy for rectal adenocarcinoma.\nResults: Practice patterns varied among 1022 respondents from 12 countries, especially for moderate-risk and low-risk cases. The timing and duration of 5-HT3RA prophylaxis schedules and symptom control rates differed within 25 RINV trials. A diverse collection of methodologies, endpoints and outcome measures were observed in 34 RINV trials. RINV control rates were low within the bone metastases cohort (n=59 [32 evaluable]) with only 31% of patients being free of nausea and 44% being free of vomiting. Vomiting occurred in 21% of patients within the rectal cohort (n=34[33 evaluable]), however, the cumulative incidence of days with vomiting for all patients was only 1.6% of 1407 evaluable days.\nConclusions: Our five complementary studies provide insight into factors likely contributing to variation in RINV management. These include a lack of knowledge about practice patterns in RINV management, an uncertainty regarding the ideal prophylactic administration of 5-HT3RAs, the heterogeneity of RINV clinical trial designs and outcome measures, and an incomplete understanding of the incidence of RINV among patients undergoing moderate-risk and low-risk palliative RT for bone metastases and long-course neoadjuvant pelvic RT for rectal adenocarcinoma.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».