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Enregistrement W3166422458 · doi:10.37506/ijfmt.v15i3.15511

Effect of Ginger Tea on Chemotherapy-Induced Nausea and Vomiting among Patients Attending the Oncology Teaching Hospital, Baghdad 2020

2021· article· en· W3166422458 sur OpenAlexaff
Remal Adel Kadhim, Besmah Mohammed Ali, Maysaa Adel Kadhim, Samer Jassim Mohammed

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Forensic Medicine & Toxicology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNausea and vomiting management
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNauseaAntiemeticMedicineVomitingChemotherapy-induced nausea and vomitingRegimenChemotherapySignificant differenceAnesthesiaIntervention (counseling)Internal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Ginger has been widely used to relieve nausea and vomiting in several settings, one ofthem, patients receiving chemotherapy. This study was done to assess the effect of ginger in controlling thechemotherapy induced nausea and vomiting (CINV) among patients. Methods: An interventional (pre-post)study design was conducted in oncology teaching hospital in Baghdad for three months. Sixty participantswere randomly assigned into intervention group (30 participants received ginger tea (1.5 g/d) with routineantiemetic regimen for the first 5 days of the chemotherapy cycle) and control group (30 participants receivedonly routine antiemetic regimen). MASCC Antiemesis Tool (MAT) was used for assessment of CINV incancer patients before and after the use of ginger tea.Results: No significant difference was observed between the intervention and control groups in the acuteand delayed phases of CINV after intervention with ginger tea(p >0.05), but difference between the studygroups was found statistically significant (p <0.05)regarding the severity of nausea postchemotherapy.Conclusions: The addition of ginger tea to routine antiemetic regimen in patients receiving chemotherapyeffectively reduced the severity of nausea. However, there is no additional role for ginger in reducing theacute and delayed phases of CINV.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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