Clinical practice guideline for the prevention of oral and oropharyngeal mucositis in pediatric cancer and hematopoietic stem cell transplant patients: 2021 update
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To update the 2015 clinical practice guideline for the prevention of oral mucositis in pediatric cancer or hematopoietic stem cell transplant (HSCT) patients. METHODS: We performed seven systematic reviews of mucositis prevention. Three reviews included randomized controlled trials (RCTs) conducted in pediatric and adult patients evaluating cryotherapy, keratinocyte growth factor (KGF) or photobiomodulation therapy with a focus on efficacy. Three reviews included studies of any design conducted in pediatric patients evaluating these same interventions with a focus on adverse events and feasibility. One review included all RCTs of any intervention for mucositis prevention in pediatric patients. Primary outcome was severe oral mucositis. RESULTS: We included 107 unique studies of cryotherapy (22 RCTs and 4 pediatric studies); KGF (15 RCTs and 12 pediatric studies); photobiomodulation therapy (29 RCTs and 8 pediatric studies) and any intervention (31 pediatric RCTs). Effects on severe mucositis reduction from RCTs were cryotherapy risk ratio (RR) 0.49 and 95% confidence interval (CI) 0.31-0.76; palifermin RR 0.81 and 95% CI 0.69-0.95 and photobiomodulation therapy RR 0.40 and 95% CI 0.27-0.60. Cryotherapy was not feasible in young children while photobiomodulation therapy was feasible across age groups. Palifermin was associated with adverse effects. CONCLUSIONS: Cryotherapy should be used for older cooperative pediatric patients who will receive short infusions of melphalan or 5-fluorouracil. Intraoral photobiomodulation therapy (620-750 nm spectrum) should be used in pediatric patients undergoing autologous or allogeneic HSCT and for pediatric head and neck carcinoma patients undergoing radiotherapy. Palifermin should not be used routinely in pediatric cancer or HSCT patients.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».