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Enregistrement W3093209430 · doi:10.1188/20.onf.e225-e236

Radiodermatitis in Patients With Cancer: Systematic Review and Meta-Analysis

2020· review· en· W3093209430 sur OpenAlexaff
Pamela Ginex, Chelsea Backler, Elizabeth Croson, Lindsey N. Horrell, Kerri Moriarty, Christine Maloney, Mark Vrabel, Rebecca L. Morgan

Notice bibliographique

RevueOncology nursing forum · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiodermatitisDermatologyItchingIntensive care medicineSurgeryRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM IDENTIFICATION: A systematic review and meta-analysis was conducted to inform the development of guidelines on the management of radiodermatitis among patients with cancer. LITERATURE SEARCH: The authors updated a systematic review to include available literature published through September 30, 2019. DATA EVALUATION: Two investigators assessed risk of bias using the Cochrane Collaboration risk-of-bias tool and certainty of the evidence using the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) approach. SYNTHESIS: The use of deodorant/antiperspirant had no effect on development of radiodermatitis. Aloe vera and emu oil were equivalent or less effective than standard care. Oral curcumin had a minimal beneficial effect. Nonsteroidal topical interventions had a minimal beneficial effect on the development of moist desquamation and relief of itching while causing a small increase for grade 2 radiodermatitis. Topical calendula increased risk for the development of radiodermatitis. Topical steroids and dressings each showed benefits to minimize the development of radiodermatitis and moist desquamation while lowering rates of patient-reported symptoms, such as pain and pruritus. IMPLICATIONS FOR RESEARCH: Symptom management strategies for radiodermatitis among patients with cancer that are likely to be effective include topical nonsteroidals, topical steroids, and dressings. SUPPLEMENTAL MATERIAL CAN BE FOUND AT HTTPS: //bit.ly/2FWj3Kp.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,039
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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