HUBUNGAN KADAR SERUM NERVE GROWTH FACTORDENGAN KEJADIAN NEUROPATI PERIFER PADA PASIENKEMOTERAPI
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRAK Latar Belakang: Seiring perkembangan penggunaan kemoterapi pada terapi kanker, menimbulkan efek samping pada 30-60% pasien yang biasa dikenal dengan Chemotherapy-Induced Peripheral Neuropathy (CIPN). Penyakit ini dapat mempengaruhi kadar Nerve Growth Factor (NGF), yang merupakan suatu neurotropin yang berperan dalam pemeliharaan dan morfologi neuron. Mengetahui konsentrasi NGF pada pasien yang menjalani kemoterapi, dapat menjadi faktor dalam menentukan ringan atau beratnya CIPN dan prognosis terapi pada pasien. Metode: Penelitian observasional dengan desain cross-sectional dilakukan selama lima bulan yang dimulai dari bulan Juni sampai Oktober 2024. Kami mengambil tiga cc darah vena untuk pemeriksaan NGF serum dari semua pasien kanker yang menjalani kemoterapi secara konsekutif sampling. Kejadian neuropati diperiksa menggunakan skor Toronto Clinical Scoring System (TCSS) dengan uji statistik Mann Whitney digunakan untuk melihat hubungan NGF dan CIPN. Hasil: Diantara 60 pasien pada penelitian ini, didapatkan 17 pasien tidak mengalami CIPN dengan median kadar NGF sebesar 148.91 (82.42 – 470.50). Sedangkan 43 pasien yang mengalami CIPN memiliki median kadar NGF sebesar 103.26 (23.86-630.80). Hasil analisis statistik memperlihatkan bahwa terdapat hubungan yang bermakna antara kadar serum NGF dengan kejadian CIPN dengan nilai kemaknaan (p=0,029). Kesimpulan: Penelitian ini menunjukan bahwa pasien yang mengalami CIPN memiliki kadar NGF yang bermakna lebih rendah.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».