Olanzapine for the Prevention and Treatment of Chemotherapy-Induced Nausea and Vomiting: A Review to Identify the Best Way to Administer the Drug
Notice bibliographique
Résumé
Common treatment methods for malignant tumors include surgery, chemotherapy, radiotherapy, immunotherapy, targeted therapy, etc., among which chemotherapy plays an important role. However, chemotherapy brings corresponding side effects while killing tumor cells, and nausea and vomiting are the most common adverse reactions induced by chemotherapy. It not only affects the patient's appetite, resulting in malnutrition and electrolyte disturbances, but also reduces the patient's compliance with treatment, which further aggravates the disease. Thus, it is important to quickly prevent and cure nausea and vomiting induced by chemotherapy (CINV). In addition, with the continuous development of medicine, more and more antiemetic drugs have been developed. At present, the most common antiemetic agents for chemotherapy-induced nausea and vomiting are NK-1R antagonists, 5-HT3R antagonists, and dexamethasone. Surprisingly, olanzapine, often used as a psychotropic drug, has been found to be an effective antiemetic and is similar to other regimens on the safety of medicine. However, although there are numerous studies on the antiemetic effects of olanzapine, its comprehensive application remains unclear. Therefore, this review will elaborate the antiemetic effect of olanzapine in terms of the antiemetic mechanism and the safety, economic cost, dose, administration time, and drug delivery aspects.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».