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Enregistrement W1820440715 · doi:10.1517/17425255.2015.1085506

Pharmacokinetic and pharmacodynamic profile of degarelix for prostate cancer

2015· review· en· W1820440715 sur OpenAlexaff
Laurence Klotz

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerPharmacodynamicsMedicinePharmacokineticsCancerOncologyPharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Luteinizing hormone-releasing hormone (LHRH) agonists have been the mainstay of androgen deprivation therapy (ADT) for advanced prostate cancer for over two decades. However, their limitations include a transient initial rise in testosterone, failure to reduce testosterone to castrate levels in some patients, incomplete suppression of follicle-stimulating hormone (FSH), and an increased risk of cardiovascular (CV) events in those with pre-existing CV disease. This article considers whether the LHRH antagonist degarelix offers significant advantages over LHRH agonists. AREAS COVERED: This review covers the development and introduction of degarelix, its pharmacodynamic and pharmacokinetic properties, and the efficacy and safety results of Phase II and III clinical studies. EXPERT OPINION: Degarelix has clear pharmacodynamic advantages over the LHRH agonist leuprolide in terms of almost immediate suppression of testosterone to castrate levels and sustained suppression of FSH levels. It reduces the risk of CV events vs agonists in men with pre-existing CV disease. This finding, which may reflect differential effects on FSH and/or endothelial plaques, requires confirmation in a prospective study; however, it is the view of the author that the differential effects on CV events are real and suggest that men with pre-existing CV disease requiring ADT should preferentially be treated with degarelix.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,377 · 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
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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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