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Enregistrement W3115390164 · doi:10.3747/co.27.7225

Cancer-Related Lymphedema: Clinical Pearls for Providers

2020· review· en· W3115390164 sur OpenAlex
Geneviève Chaput, Marize Ibrahim, Anna Towers

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLymphedemaCancerDermatologyBioinformaticsIntensive care medicineBreast cancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lymphedema is a chronic inflammatory condition that results from damage to the lymphatic system. Lymphedema is classified as either primary or secondary, the former being caused by a malformation of lymph vessels or nodes, and the latter resulting from trauma, chronic lymphatic system overload, or the sequelae of cancer treatments. In the present article, we focus on secondary cancer-related lymphedema (crl), a potential survivorship treatment-related effect. Treatments for breast, gynecologic, prostate, and head-and-neck cancers, and melanoma and other skin cancers are most frequently associated with crl. The incidence of crl varies widely based on cancer location and treatment modalities, with estimates ranging from 5% to 83% in various cancers. Given the lack of a universal definition and diagnostic criteria, the prevalence of crl is difficult to ascertain; current estimates suggest that more than 300,000 Canadians are affected by crl. Here, we present an overview of crl, divided into 5 subtopics: lymphedema risk factors; early identification and intervention; diagnosis and staging; management, with emphasis on the volume reduction and maintenance phases, plus patient support and education; and clinical pearls to help providers integrate knowledge about crl into their practice.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,431
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,155 · 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