MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405737733 · doi:10.3390/curroncol31120596

Let It Grow: The Role of Growth Factors in Managing Chemotherapy-Induced Cytopenia

2024· review· en· W4405737733 sur OpenAlexvenueno aff
Ruah Alyamany, Ahmed Alnughmush, Hazzaa Alzahrani, Mansour Alfayez

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCytopeniaThrombopoietinChemotherapyNeutropeniaIntensive care medicineGranulocyte colony-stimulating factorErythropoietinAnemiaOncologyInternal medicineImmunologyStem cellHaematopoiesisBone marrow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemotherapy-induced cytopenia (CIC) is characterized by neutropenia, anemia, and thrombocytopenia, which are common and serious complications in cancer treatment. These conditions affect approximately 60% of patients undergoing chemotherapy and can significantly impact quality of life, treatment continuity, and overall survival. The use of growth factors, including granulocyte colony-stimulating factors (GCSFs), erythropoietin-stimulating agents (ESAs), and thrombopoietin receptor agonists (TPO-RAs), has emerged as a promising strategy for managing CIC. However, the use of these growth factors must be approached with caution. This review provides an overview of the mechanisms, efficacy, and safety of growth factors in the management of CIC. Additionally, we discuss predictive markers for treatment response, potential risks, and highlight areas for future research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent OncologyMême sujetNeutropenia and Cancer InfectionsTravaux en français237 207