Chemotherapy-Induced Neuropathy and Diabetes: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Although cancer and diabetes are common diseases, the relationship between diabetes, neuropathy and the risk of developing peripheral sensory neuropathy while or after receiving chemotherapy is uncertain. In this review, we highlight the effects of chemotherapy on the onset or progression of neuropathy in diabetic patients. We searched the literature in Medline and Scopus, covering all entries until 31 January 2021. The inclusion and exclusion criteria were: (1) original article (2) full text published in English or Spanish; (3) neuropathy was specifically assessed (4) the authors separately analyzed the outcomes in diabetic patients. A total of 259 papers were retrieved. Finally, eight articles fulfilled the criteria, and four more articles were retrieved from the references of the selected articles. The analysis of the studies covered the information about neuropathy recorded in 768 cancer patients with diabetes and 5247 control cases (non-diabetic patients). The drugs investigated are chemotherapy drugs with high potential to induce neuropathy, such as platinum derivatives and taxanes, which are currently the mainstay of treatment of various cancers. The predisposing effect of co-morbid diabetes on chemotherapy-induced peripheral neuropathy depends on the type of symptoms and drug used, but manifest at any drug regimen dosage, although greater neuropathic signs are also observed at higher dosages in diabetic patients. The deleterious effects of chemotherapy on diabetic patients seem to last longer, since peripheral neuropathy persisted in a higher proportion of diabetic patients than non-diabetic patients for up to two years after treatment. Future studies investigating the risk of developing peripheral neuropathy in cancer patients with comorbid diabetes need to consider the duration of diabetes, cancer-induced neuropathic effects per se (prior chemotherapy administration), and the effects of previous cancer management strategies such as radiotherapy and surgery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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) | 0,001 | 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 ».