Head and Neck Cancer Treatments through Chemotherapy to Magnetic Systems: Perspectives and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer is one of the diseases causing society's fears as a stigma of death and pain. Head and Neck Squamous Cell Carcinoma (HNSCC) is a group of malignant neoplasms of different locations in this region of the human body. It is one of the leading causes of morbidity and mortality in Brazil, because these malignant neoplasias, in most cases, are diagnosed in late phases. Surgical excision, chemotherapy and radiotherapy encompass the forefront of antineoplastic therapy; however, the numerous side effects associated with these therapeutic modalities are well known. Some treatments present enough potential to help or replace conventional treatments, such as Magnetic Hyperthermia and Photodynamic Therapy. Such approaches require the development of new materials at the nanoscale, able to carry out the loading of their active components while presenting characteristics of biocompatibility mandatory for biomedical applications. OBJECTIVE: This work aims to make a bibliographical review of HNSCC treatments. Recent techniques proven effective in other types of cancer were highlighted and raised discussion and reflections on current methods and possibilities of enhancing the treatment of HNSCC. METHODS: The study was based on bibliometric research between the years 2008 and 2019 using the following keywords: Cancer, Head and Neck Cancer, Chemotherapy, Radiotherapy, Photodynamic Therapy, and Hyperthermia. RESULTS: A total of 5.151.725 articles were found, 3.712.670 about cancer, 175.470 on Head and Neck Cancer, 398.736 on Radiotherapy, 760.497 on Chemotherapy, 53.830 on Hyperthermia, and 50.522 on Photodynamic Therapy. CONCLUSION: The analysis shows that there is still much room for expanding research, especially for alternative therapies since most of the studies still focus on conventional treatments and on the quest to overcome their side effects. The scientific community needs to keep looking for more effective therapies generating fewer side effects for the patient. Currently, the so-called alternative therapies are being used in combination with the conventional ones, but the association of these new therapies shows great potential, in other types of cancer, to improve the treatment efficacy.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».