Targeted Therapy– and Chemotherapy-Associated Skin Toxicities: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM IDENTIFICATION: Preventing and managing skin toxicities can minimize treatment disruptions and improve well-being. This systematic review aimed to evaluate the effectiveness of interventions for the prevention and management of cancer treatment-related skin toxicities. LITERATURE SEARCH: The authors systematically searched for comparative studies published before April 1, 2019. Study selection and appraisal were conducted by pairs of independent reviewers. DATA EVALUATION: The random-effects model was used to conduct meta-analysis when appropriate. SYNTHESIS: 39 studies (6,006 patients) were included; 16 of those provided data for meta-analysis. Prophylactic minocycline reduced the development of all-grade and grade 1 acneform rash in patients who received erlotinib. Prophylaxis with pyridoxine 400 mg in capecitabine-treated patients lowered the risk of grade 2 or 3 hand-foot syndrome. Several treatments for hand-foot skin reaction suggested benefit in heterogeneous studies. Scalp cooling significantly reduced the risk for severe hair loss or total alopecia associated with chemotherapy. IMPLICATIONS FOR RESEARCH: Certainty in the available evidence was limited for several interventions, suggesting the need for future research. SUPPLEMENTAL MATERIAL CAN BE FOUND AT HTTPS: //onf.ons.org/supplementary-material-targeted-therapy-and-chemotherapy-associated-skin-toxicity-systematic-review.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».