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Enregistrement W1540583520 · doi:10.1017/cbo9780511976117.052

Metronomic Chemotherapy for Treatment of Metastatic Disease: From Preclinical Research to Clinical Trials

2011· book-chapter· en· W1540583520 sur OpenAlexaff
William Cruz‐Muñoz, Giulio Francia, Robert S. Kerbel

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseChemotherapyBone marrowOncologyCytotoxic T cellCancerClinical trialInternal medicineToxicityIn vitroBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastasis is the culmination of tumor progression and remains both the primary cause of mortality for cancer patients, as well as the most challenging aspect of cancer therapy. The main systemic treatment of metastatic disease – chemotherapy – was designed with the aim of killing as many tumor cells as possible by using cytotoxic agents at the maximum tolerated dose (MTD) [1, 2]. However, such regimens are associated with a number of inherent limitations. For instance, the administration of high dosages of chemotherapeutic agents results in toxicity, which is sometimes serious in nature (e.g., myelosuppression and damage to intestinal mucosa). As such, this requires the incorporation of prolonged breaks (often, three weeks) between treatments to allow recovery of depleted cells (e.g., neutrophils from bone marrow progenitors) [3]. Unfortunately, these breaks also allow for tumor regrowth to occur such that any regressions achieved by MTD therapy are usually only transitory [2]. In addition, due to the inherent ability of tumor cells to acquire resistance to cytotoxic agents, most MTD therapies eventually fail, resulting in resumption of disease progression. Overall, most MTD therapies have proven generally ineffective or of modest (mostly palliative) benefit in the treatment of advanced metastatic disease [3].

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,338
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,112 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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