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Enregistrement W4394965464 · doi:10.46879/ukroj.1.2024.105-122

Radiation-induced dermatitis: a review of current understanding

2024· review· en· W4394965464 sur OpenAlexaboutno aff
M.V. Krasnoselskyi, N.O. Artamonova, Yu.V. Pavlichenko

Notice bibliographique

RevueУкраїнський радіологічний та онкологічний журнал · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)DermatologyMedicineRadiationPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Prevention and treatment of radiation-induced dermatitis that occurs after radiation therapy (RT) significantly impairs the quality of life of patients, among which the most severe are pain and discomfort caused by radiation dermatitis (RD). Purpose. Assess the condition and modern ideas of the development of technologies of prevention and treatment of radiation-induced dermatitis. Materials and Methods. A literature review based on massive digital publications found in the world resources of Scopus and Web of Science Core Collection for 2019–2023. With restrictions on the filters «Years», «Medicine» and «Articles». Results. Information on the terminology «radiation-induced dermatitis», risk factors for RD, some views on the mechanisms associated with their occurrence, and current ideas about their prevention and treatment were systematized. The leading countries – USA and China, leading scientific institutions –(Institut Curie, France; The University of Texas MD Anderson Cancer Center, USA; German Cancer Research Center and Universitätsklinikum Bonn, Germany, and University of Toronto and Sunnybrook Health Sciences Center, Canada, and their scientific topics were identified. Conclusion: The bibliometric analysis of current ideas about the prevention and treatment of RD allowed us to assess the current state and contribution of leading countries and scientific organizations to the development of innovative technologies for the prevention and treatment of RID. The most cited publications were identified, which indicates their high importance and the availability of a wide range of modern tools aimed at reducing and alleviating the manifestations of RD. In the future, it is desirable to create high-quality systematic reviews that will substantiate standardized, best practices for the prevention and treatment of RD for clinical use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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