Diagnostic tools should be used for the diagnosis of chemotherapy induced peripheral neuropathy in breast cancer patients receiving taxanes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Though the incidence, characteristics, and pathogenesis of chemotherapy induced peripheral neuropathy (CIPN) by taxane based chemotherapy were extensively studied, diagnostic guidelines extent only recently. AIM: To observationally investigate whether specific tests can be used to predict and monitor CIPN severity. METHODS: Fourteen female breast cancer patients receiving paclitaxel or docetaxel were evaluated using the McGill Pain Questionnaire (MPQ), National Cancer Institute Common Toxicity Criteria (NCI-CTC) grading, clinical total neuropathy score (TNSc), quantitative sensory testing (QST) of pressure pain threshold (PPT), and numeric rating scale (NRS) scores and stocking and glove distribution testing (SGDT), at the start (T0), midst (T1), and end (T2) of their treatment and after 3 months (T3). RESULTS: At T3, patients scored NCI-CTC neuropathy grade 1 (14.3%), 2 (64.3%), and 3 (14.3%) respectively. Fifty percentage scored at least grade 1 at T0, with complaints not caused by CIPN. Pain, if present, was denominated "tingling" and "cold" in the MPQ. Median TNSc score increased from T0 (2.43) to T1 (4.71) to T2 (5.50) to T3 (5.57), as did pinprick and cold sensation disturbances in SGDT. PPT and associated NRS remained unchanged. TNSc and SGDT at T1 could not predict the NCI-CTC grade at T3. CONCLUSION: NCI-CTC, TNSc, and stocking and glove distribution testing can be used in the early diagnosis and monitoring of CIPN, with false-positive findings at baseline. Final NCI-CTC grades could not be predicted.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».