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Enregistrement W4304758361 · doi:10.1002/pbc.30001

Prevention of acute and delayed chemotherapy‐induced nausea and vomiting in pediatric cancer patients: A clinical practice guideline

2022· article· en· W4304758361 sur OpenAlexaff
Priya Patel, Paula D. Robinson, Marie Cohen, Katie A. Devine, Paul Gibson, Mark T. Holdsworth, Eloise Neumann, Andrea D. Orsey, Daniela Spinelli, Jennifer Thackray, Marianne D. van de Wetering, Deborah Woods, Sandra Cabral, Lillian Sung, L. Lee Dupuis

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNausea and vomiting management
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoPediatric Oncology GroupSickKids FoundationMcMaster Children's HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineChemotherapy-induced nausea and vomitingAntiemeticNauseaGuidelineVomitingDosingIntensive care medicineChemotherapyClinical trialDexamethasoneAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This clinical practice guideline provides recommendations for preventing acute and delayed phase chemotherapy-induced nausea and vomiting (CINV) in pediatric patients. The recommendations are based on two systematic reviews of randomized controlled trials evaluating interventions to prevent (1) acute phase CINV and (2) delayed phase CINV. Recommendations for acute phase and delayed phase CINV prophylaxis are made for patients receiving chemotherapy of varying emetogenicity, as well as for patients not able to receive dexamethasone or a neurokinin-1 receptor antagonist. Evidence gaps, including antiemetic safety and optimal dosing, were identified.

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)0,001
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations50
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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