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Enregistrement W4413129521 · doi:10.3389/fonc.2025.1572725

Quality of life in patients with pan-cancer undergoing concurrent chemoradiotherapy: a bibliometric analysis (1995-2024)

2025· article· en· W4413129521 sur OpenAlexaboutno aff
Ao Shen, Dingrong Fan, Yidi Wang, Kailin Tang, Ying Cai, Hengyu Zhou

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChongqing Municipal Education CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)ChemoradiotherapyOncologyQuality (philosophy)CancerInternal medicineMedical physicsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chemoradiotherapy is a therapeutic approach that prolongs survival but may simultaneously negatively affect the quality of life (QOL) of cancer patients. Current research on quality of life (QOL) in pan-cancer patients undergoing concurrent chemoradiotherapy (CCRT) lacks systematic integration of bibliometric findings with clinical symptom data. Methods: We retrieved 2762 articles from the Web of Science Core Collections. R-bibliometrix, VOSviewer, and CiteSpace were employed to conduct quantitative analysis and visualize research trends and factors influencing QOL. Complementarily, a cross-sectional study of 117 cervical cancer patients assessed symptom prevalence via CTCAE v5.0, with symptom clusters identified. Results: The included articles were published between 1995 and 2024. The results revealed that the United States and China had the largest number of publications worldwide. Van Berge Henegouwen was the most productive author. The institution leading in this field was the University of Toronto. The International Journal of Radiation Oncology - Biology - Physics was the most productive journal. In addition, keywords with high burst strengths in recent years were 'open label', 'predictor', and 'preoperative chemoradiotherapy'. Tree-ring map of terms related to QOL was visualized and multiple clusters were found, respectively named as "malnutrition", "watch and wait", and so on. Clusters analyses of specific cancers were performed to reveal these unique differences. Finally, among cervical cancer patients, decreased appetite (79.5%), diarrhea (65.8%), and altered taste (59.0%) were the most prevalent symptoms, with three symptom clusters identified. Conclusion: More attention was paid to long-term outcome and patient experience during treatment. Through pan-cancer research and in-depth analysis of specific cancers, we have identified various factors affecting QOL in patients undergoing chemoradiotherapy, including treatment methods, treatment-induced symptoms, psychological factors and so on, enabling us to tailor more personalized treatment plans that improve their overall well-being and enhance QOL during and after treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0700,104
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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