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Enregistrement W4360990576 · doi:10.1016/j.eclinm.2023.101886

MASCC clinical practice guidelines for the prevention and management of acute radiation dermatitis: part 1) systematic review

2023· review· en· W4360990576 sur OpenAlexaff
Tara Behroozian, Daniel Goldshtein, Julie Ryan Wolf, Corina van den Hurk, Samuel Finkelstein, Henry Lam, Partha Patel, Lauren Kanee, Shing Fung Lee, Adrian Wai Chan, Henry C. Y. Wong, Saverio Caini, Simran Mahal, Samantha Kennedy, Edward Chow, Pierluigi Bonomo

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of OttawaUniversity of WaterlooSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreQueen's UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical PracticeSystematic reviewIntensive care medicineDermatologyMedical physicsMEDLINEFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute radiation dermatitis (ARD) commonly develops in cancer patients undergoing radiotherapy and is often characterized by erythema, desquamation, and pain. A systematic review was conducted to summarize the current evidence on interventions for the prevention and management of ARD. Databases were searched from 1946 to September 2020 to identify all original studies that evaluated an intervention for the prevention or management of ARD, with an updated search conducted in January 2023. A total of 235 original studies were included in this review, including 149 randomized controlled trials (RCTs). Most interventions could not be recommended due to a low quality of evidence, lack of supporting evidence, or conflicting findings across multiple trials. Photobiomodulation therapy, Mepitel® film, mometasone furoate, betamethasone, olive oil, and oral enzyme mixtures showed promising results across multiple RCTs. Recommendations could not be made solely based on the published evidence due to limited high-quality evidence. As such, Delphi consensus recommendations will be reported in a separate publication.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,013
Bibliométrie0,0200,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,007

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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