Intervenciones no-farmacológicas para efectos priorizados por pacientes, de quimioterapia antineoplásica: revisión sistemática
Bibliographic record
Abstract
Diferentes intervenciones no farmacológicas se han estudiado para manejar los síntomas derivados de la quimioterapia. Se realizo una revisión sistemática de la literatura con el objetivo de describir las intervenciones no farmacológicas para el manejo de síntomas secundarios a la quimioterapia antineoplásica en adultos. Se revisaron estudios experimentales y observacionales analíticos (2021 a 2023). La selección de estudios y extracción de datos se realizó de forma paralela. Las discrepancias se resolvieron con un tercer revisor. Se evaluó el riesgo de sesgo con las herramientas Risk Of Bias (RoB) y The Newcastle-Ottawa Scale (NOS). La síntesis de la literatura se realizó de forma descriptiva por desenlace priorizado. En esta revisión los desenlaces priorizados por pacientes y profesionales en el área de oncología fueron neutropenia, dolor, neuropatía, náuseas, vomito, alopecia, anorexia y desordenes del sueño. Se encontraron 7520 referencias, 62 incluidas para el análisis. La acupresión mostró un posible efecto en el control de síntomas como las náuseas y vomito. La intervención con frio en el cuero cabelludo mostro diferencias en los estadios de la severidad de alopecia. Las otras intervenciones mostraron heterogeneidad.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.030 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".