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Enregistrement W1507518844 · doi:10.14694/edbook_am.2015.35.e504

Multiple Myeloma: From Front-Line to Relapsed Therapies

2015· review· en· W1507518844 sur OpenAlexaff
Philippe Moreau, Cyrille Touzeau

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Clinical Oncology Educational Book · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPomalidomideIxazomibLenalidomideThalidomideMedicineCarfilzomibMultiple myelomaBortezomibOncologyInternal medicineProteasome inhibitorRefractory (planetary science)PharmacologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent developments in the treatment of multiple myeloma (MM) have led to improvements in response rates and to increased survival. A major advance in the last decade has been the introduction of the novel agents thalidomide, bortezomib, and lenalidomide as part of front-line treatment in both the transplant and nontransplant settings. However, disease relapse is inevitable for the majority of patients and myeloma typically recurs more aggressively with each relapse, eventually leading to the development of treatment-refractory disease. Several phase II and III trials have demonstrated the efficacy of recently approved agents in the setting of relapsed and relapsed and refractory MM, including pomalidomide and carfilzomib. Ixazomib, an oral proteasome inhibitor, and multiple other novel classes of agents are being investigated. These include monoclonal antibodies and histone deacetylase inhibitors, which may further add to the therapeutic armamentarium for this malignancy. Therefore, in a disease characterized by multiple relapses, the optimal sequencing of the different effective options is an important consideration in attempting to prolong survival.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,315 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations48
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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