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Enregistrement W7111028582 · doi:10.3389/fonc.2025.1572725.s007

Table 8_Quality of life in patients with pan-cancer undergoing concurrent chemoradiotherapy: a bibliometric analysis (1995-2024).docx

2025· dataset· W7111028582 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)Cervical cancerBibliometricsChemoradiotherapyCancerClinical OncologyAffect (linguistics)MEDLINERadiation oncology

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Domaine: non disponible · Genre: Jeu de données
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,2580,686
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6310,002

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,284 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

BibliométrieCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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