Mepitel film for the prevention of radiation dermatitis: A comprehensive review of its efficacy, side effects, physics measurements, patient- and clinician-reported outcomes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».