Prevention and Treatment of Chemotherapy-Induced Alopecia: What Is Available and What Is Coming?
Notice bibliographique
Résumé
Millions of new cancer patients receive chemotherapy each year. In addition to killing cancer cells, chemotherapy is likely to damage rapidly proliferating healthy cells, including the hair follicle keratinocytes. Chemotherapy causes substantial thinning or loss of hair, termed chemotherapy-induced alopecia (CIA), in approximately 65% of patients. CIA is often ranked as one of the most distressing adverse effects of chemotherapy, but interventional options have been limited. To date, only scalp cooling has been cleared by the US Food and Drug Administration (FDA) to prevent CIA. However, several factors, including the high costs not always covered by insurance, preclude its broader use. Here we review the current options for CIA prevention and treatment and discuss new approaches being tested. CIA interventions include scalp cooling systems (both non-portable and portable) and topical agents to prevent hair loss, versus topical and oral minoxidil, photobiomodulation therapy (PBMT), and platelet-rich plasma (PRP) injections, among others, to stimulate hair regrowth after hair loss. Evidence-based studies are needed to develop and validate methods to prevent hair loss and/or accelerate hair regrowth in cancer patients receiving chemotherapy, which could significantly improve cancer patients' quality of life and may help improve compliance and consequently the outcome of cancer treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».