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Enregistrement W3202539429 · doi:10.30683/1927-7229.2019.08.01

Assessment of Biochemical Profile in Head and Neck Cancer Patients Receiving Concurrent Cisplatin Chemotherapy 

2019· article· en· W3202539429 sur OpenAlexvenueno aff
Kirthi Koushik, Janhavi Rao

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced organ toxicity mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCisplatinMedicineHead and neck cancerChemotherapyRadiation therapyCalciumCancerMagnesiumHypomagnesemiaInternal medicineHead and neckOncologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrolyte imbalance specifically hypomagnesaemia and hypocalcemia are known events in patients on chemo therapy. We studied thirty- one patients with head and neck cancer who underwent concurrent chemoradiation. Our study has shown that monitoring of calcium and magnesium are equally important and one needs to keep a close watch to avoid morbidity. Objectives: To study and follow the serum magnesium and calcium levels at onset, at different dosage levels of cisplatin and after completion of cisplatin therapy for head and neck cancer patients receiving concurrent radiation. Materials and Method: Serum Calcium and Magnesium levels for thirty-one patients receiving cisplatin based chemotherapy and concurrent radiation were studied. The range of radiation dose was from 56-66 GY/week/30 hrs and cisplatin dose was 40 mg/m2/week. The evaluation was carried out for six consecutive cycles. There was death of one patient during the study. Results: The results showed a reduction in serum calcium and magnesium levels over the treatment period (P = 0.005) with significant error being < 10^-8.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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