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Enregistrement W3005951093 · doi:10.1017/s147895152000005x

Must antidepressants be avoided in patients with neuroendocrine tumors? Results of a systematic review

2020· review· en· W3005951093 sur OpenAlexaff
Elie Isenberg‐Grzeda, Meredith MacGregor, Konstantina Matsoukas, Ngai Chow, Diane Reidy‐Lagunes, Yesne Alici

Notice bibliographique

RevuePalliative & Supportive Care · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensMcMaster UniversityCanadian Memorial Chiropractic CollegeImpactHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésNeuroendocrine tumorsMedicineInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Symptoms of depression and anxiety are common in neuroendocrine tumor (NET), yet controversy exists over whether serotonin-mediated antidepressants (SAs) are safe in this population. We sought to address this knowledge gap. METHOD: Following PRISMA guidelines, we conducted a systematic review to identify NET patients who were prescribed SA. RESULTS: We identified 15 articles, reporting on 161 unique patients, 72 with carcinoid syndrome (CS) and 89 without. There was substantial agreement between reviewers at the full-text stage (κ = 0.69). Three of the articles, all with low risk of bias, accounted for most of the cases (149/161; 93%). Among the 72 NET patients with CS prior to antidepressant usage, CS was exacerbated in 6 cases (8%), only 3 (4%) of whom chose to discontinue the antidepressant. The remaining 89 patients had no prior CS symptoms, and none developed CS following antidepressant usage. Overall, no instances of carcinoid crisis or death were reported. CONCLUSIONS: We found no evidence for serious adverse outcomes related to SA usage in NET patients. Previous authors have recommended avoiding antidepressants in NET, but our findings do not support those recommendations. Oncologists should nonetheless monitor for symptom exacerbation when prescribing SA to patients with NET.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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