Risk factors for oxaliplatin-induced peripheral neuropathy: a systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Oxaliplatin-induced neuropathy is a significant complication of cancer therapy. We aimed at investigating the risk factors of oxaliplatin-induced neuropathy (OIPN) and providing evidence to enhance its prevention. MATERIALS AND METHODS: PubMed, Medline, Web of Science, Embase, China Knowledge Resource Integrated Database, and the Wanfang Database were searched comprehensively for observational studies investigating the prevalence and risk factors of OIPN from inception to November 30, 2021. The Newcastle-Ottawa Scale was used by two independent reviewers to assess methodological quality. When applicable, we used meta-analysis to determine mean differences and odds ratios for continuous and nominal scaled data. RESULTS: We included 20 studies involving 10,900 participants for analysis. Factors associated with OIPN risk identified by meta-analysis were age, gender, diabetes, anemia, hypomagnesaemia, alcohol consumption, body mass index, body surface area, cumulative oxaliplatin dose and the number of chemotherapy cycles. Factors not associated with OIPN risk included smoking history and chemotherapy regimen. CONCLUSIONS: This meta-analysis identified multiple variables associated with OIPN. The recognition of modifiable risk factors is an urgent priority to improve prevention and treatment outcomes.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».