MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4211010041 · doi:10.2196/34297

A Study on Prevalence and Determinants of Ototoxicity During Treatment of Childhood Cancer (SOUND): Protocol for a Prospective Study

2022· article· en· W4211010041 sur OpenAlexvenueno aff
Franciscus A. Diepstraten, Annelot J. M. Meijer, Martine van Grotel, Sabine Plasschaert, Alex E. Hoetink, Marta Fiocco, Geert O. Janssens, Robert J. Stokroos, Marry M. van den Heuvel‐Eibrink

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOtotoxicityMedicineTinnitusProspective cohort studyCohortHearing lossCancerPediatricsCohort studyAudiologySurgeryInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Some children with central nervous system (CNS) and solid tumors are at risk to develop ototoxicity during treatment. Up to now, several risk factors have been identified that may contribute to ototoxicity, such as platinum derivates, cranial irradiation, and brain surgery. Comedication, like antibiotics and diuretics, is known to enhance ototoxicity, but their independent influence has not been investigated in childhood cancer patients. Recommendations for hearing loss screening are missing or vary highly across treatment protocols. Additionally, adherence to existing screening guidelines is not always optimal. Currently, knowledge is lacking on the prevalence of ototoxicity. OBJECTIVE: The aim of the Study on Prevalence and Determinants of Ototoxicity During Treatment of Childhood Cancer (SOUND) is to determine the feasibility of audiological testing and to determine the prevalence and determinants of ototoxicity during treatment for childhood cancer in a national cohort of patients with solid and CNS tumors. METHODS: The SOUND study is a prospective cohort study in the national childhood cancer center in the Netherlands. The study aims to include all children aged 0 to 19 years with a newly diagnosed CNS or solid tumor. Part of these patients will get audiological examination as part of their standard of care (stratum 1). Patients in which audiological examination is not the standard of care will be invited for inclusion in stratum 2. Age-dependent audiological assessments will be pursued before the start of treatment and within 3 months after the end of treatment. Apart from hearing loss, we will investigate the feasibility to screen patients for tinnitus and vertigo prevalence after cancer treatment. This study will also determine the independent contribution of antibiotics and diuretics on ototoxicity. RESULTS: This study was approved by the Medical Research Ethics Committee Utrecht (Identifier 20-417/M). Currently, we are in the process of recruitment for this study. CONCLUSIONS: The SOUND study will raise awareness about the presence of ototoxicity during the treatment of children with CNS or solid tumors. It will give insight into the prevalence and independent clinical and cotreatment-related determinants of ototoxicity. This is important for the identification of future high-risk patients. Thereby, the study will provide a basis for the selection of patients who will benefit from innovative otoprotective intervention trials during childhood cancer treatment that are currently being prepared. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register NL8881; https://www.trialregister.nl/trial/8881. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/34297.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,010

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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,579
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetHearing, Cochlea, Tinnitus, GeneticsTravaux en français237 207