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Enregistrement W4388226415 · doi:10.3390/curroncol30110703

Seven-Year Single-Center Experience of the Efficacy and Safety of Ferric Carboxymaltose in Cancer Patients with Iron-Deficiency Anemia

2023· article· en· W4388226415 sur OpenAlexvenueno aff
Burak Yasin Aktaş, Emine Büşra Ata, Engin Çeşmeci, İbrahim Yahya Çakır, Muharrem Coşkunpınar, Yağmur Tahıllıoğlu, Gürkan Güner, Deniz Can Güven, Zafer Arık, Neyran Kertmen, Ömer Dızdar, Şuayib Yalçın, Sercan Aksoy

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnemiaInternal medicineCancerIron-deficiency anemiaIron deficiencyQuality of life (healthcare)HemoglobinGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anemia remains an essential concern affecting the quality of life and the survival of cancer patients. Although there are different approaches to treating anemia in cancer patients, the number of studies reporting the efficacy of iron replacement in cancer patients is limited. In this study, the efficacy and safety of iron carboxymaltose, a parenteral iron treatment option, in the treatment of anemia, were examined retrospectively. A total of 1102 adult patients who received IV ferric carboxymaltose treatment at Hacettepe Oncology Hospital between 2014 and 2020 were included. The mean hemoglobin change observed at the end of the 12th week was 1.8 g/dL, and the rate of patients with an increase in hemoglobin of 1 g/dL or more was 72.1%. It was observed that the treatment demonstrated effectiveness in patients receiving active cancer treatment in all tumor types. The treatment was generally safe, and no grade 3-5 side effects were observed in the patients included in the study. According to one of the most extensive series published in the literature, iron carboxymaltose is an efficient and safe alternative for cancer patients with iron-deficiency anemia.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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