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Enregistrement W4399267696 · doi:10.1016/j.apjon.2024.100530

Mepitel film for the prevention of radiation dermatitis: A comprehensive review of its efficacy, side effects, physics measurements, patient- and clinician-reported outcomes

2024· review· en· W4399267696 sur OpenAlexaff
Olivia Kuszaj, Matt Wronski, Kimberly S. Corbin, Patries M. Herst, Rosemary Hill, Dirk Rades, Cindy Wong, Irene Karam, François Gallant, Shing Fung Lee, Shirley SW. Tse, Edward Kai‐Hua Chow, Henry C. Y. Wong

Notice bibliographique

RevueAsia-Pacific Journal of Oncology Nursing · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Radiation Exposure
Établissements canadiensLions Gate HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical physicsDermatologySkin cancerCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This review aimed to summarize the benefits, side effects, physics measurements, and patient- and clinician-reported outcomes of Mepitel film (MF) in preventing radiation dermatitis (RD) for cancer patients. Methods: The online database PubMed was searched from inception to April 15, 2024 with the search terms "Mepitel film" or "Mepitel." Articles of any study design evaluating MF for the prevention of RD were included. Non-human studies were excluded. Results: The database search identified 119 articles and 13 of them were included in this review. Across these studies, MF was found to be beneficial in reducing RD and improved patient- and clinician-reported outcomes in breast and head and neck cancers. Side effects of MF included itchiness, acne, allergic reaction, tightness, discomfort, and poor film adherence, but patient dropouts were uncommon. MF did not cause a bolus effect or increased skin dose in physics measurements. Conclusions: MF is a safe and effective intervention for preventing acute RD. It should be recommended in breast cancer patients where the data is more robust. Further research is needed to evaluate MF's efficacy on patients with different skin tones, its cost-effectiveness, and identifying patients who most benefit from MF relative to other effective interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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