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Enregistrement W4381046484 · doi:10.15173/sciential.v1i10.3356

Efficacy of Scalp Cooling in the Prevention of Chemotherapy Induced Alopecia Among Breast Cancer Patients

2023· article· en· W4381046484 sur OpenAlexaffvenue
Hassan Masood

Notice bibliographique

RevueSciential - McMaster Undergraduate Science Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalpHair lossChemotherapyMedicineBreast cancerDermatologySide effect (computer science)Randomized controlled trialCancerQuality of life (healthcare)OncologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alopecia refers to hair loss, which is a common side-effect of chemotherapy regimens for cancer. Anthracyclines and taxanes are the common anticancer drugs prescribed within chemotherapy that result in significant alopecia. Scalp cooling is identified to be an effective method that prevents chemotherapy-induced alopecia (CIA) in patients. This method has been present since 1974; however, novel technologies have enhanced the efficacy via modern scalp-cooling devices. By maintaining a low scalp temperature, vasoconstriction aids in the reduced absorption of anticancer drugs into the bloodstream, which reduces intrafollicular metabolism. Randomized controlled trials conducted recently found statistically significant results, evidencing the hair preservation and hair regrowth abilities yielded via scalp cooling. These results attracted the attention of researchers due to the treatment success and the patient safety aspect of the process. Extensive scientific research reveals that alopecia affects the perceptions of patients regarding their body image and lowers their self-esteem significantly. Furthermore, the quality of life of alopecia patients is reduced due to public stigmatization. The effectiveness of scalp cooling in preventing CIA is of high significance as it can help improve patient outcomes of patients undergoing chemotherapy and their mental well-being.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,287 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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