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Enregistrement W3210871439

Can Personalized Tourniquet Systems Prevent Chemotherapy-induced Alopecia?

2016· article· en· W3210871439 sur OpenAlexaff
Jim A. McEwen, Jeswin Jeyasurya, Michael B. Jameson, Shirin Abadi, Christine Simmons

Notice bibliographique

RevueCMBES Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-related skin toxicity
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTourniquetChemotherapyIntensive care medicineQuality of life (healthcare)Surgery
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alopecia (hair loss) is a common consequence of cancer treatment known to have a profound impact on quality of life.  Tourniquet technologies have been investigated from the mid-1960s to early 1980s as a strategy for preventing chemotherapy-induced alopecia (CIA) but their ambiguous results precluded incorporation into any standard of treatment.  Our hypothesis is that fundamental advances inherent in personalized tourniquet systems developed within our group over 38 years enables the optimal, safe, comfortable and reliable stoppage of penetration of arterial blood into the scalp during infusion of chemotherapeutic agents, thereby preventing CIA and improving quality of life. This paper describes these advances, and presents options for integration into various treatment protocols involving modern chemotherapeutic agents having differing pharmacokinetics. Personalized tourniquet systems offer significant potential to safely prevent CIA, thereby improving quality of life with low treatment cost and low impact on treatment times and workflow.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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