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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».