Comparative Study of the Effects of Duloxetine and Venlafaxine on Acute Symptomatic Taxane-induced Neuropathy in Breast Cancer Patients: a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chemotherapeutic agents have the potential to induce neurotoxicity, resulting in a range of symptoms, including mild paresthesia, neuropathic pain, pronounced ataxia, and significant impairment. Taxane-induced neuropathy (TIN) is a prevalent adverse effect and a significant constraint of Taxane-based chemotherapy protocols in treating breast cancer. In this current study, we aim to compare the effects of Venlafaxine and Duloxetine in taxane-induced Neuropathy as well as the quality of life, Depression, and Anxiety in Breast cancer Patients. Methods: The present study investigated breast cancer patients who experienced acute neuropathic pain after receiving paclitaxel treatment, a chemotherapeutic agent. The participants were allocated randomly into two groups, one receiving Venlafaxine and the other receiving Duloxetine. The participants underwent assessments for anxiety, depression, pain, neuropathy, quality of life, and neuropathic pain through the administration of questionnaires at the commencement of the study and after ten weeks following the intervention. Results: Both groups exhibited decreased neuropathic pain, with the venlafaxine group significantly reducing McGill's pain score. Although, the result is not suggestive of a difference between venlafaxine and duloxetine impact on any variables scores. Conclusion: Duloxetine and Venlafaxine effectively treat neuropathic symptoms such as paraesthesia, tingling, and itching. Venlafaxine is also beneficial for relieving pain associated with neuropathy.This trial was retrospectively registered on 1.1.2023 at irct.ir (trial registration ID: IRCT20220115053723N1). URL: https://www.irct.ir/trial/62540/pdf.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».