MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1981861436 · doi:10.1186/bcr2316

A randomized, phase III trial exploring the effects of neoadjuvant sequential treatment with steroidal (exemestane) and nonsteroidal (anastrozole) aromatase inhibitors on biomarkers in postmenopausal women with hormone receptor-positive locally advanced breast cancer

2009· article· en· W1981861436 sur OpenAlexaff
OC Freedman, Eitan Amir, George Dranitsaris, Mitch Dowsett, Dec Cole, Harriette Kahn, F. O’Malley, S. Verma, M. Clemons

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensMount Sinai HospitalSunnybrook HospitalWomen's College HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesAstraZeneca
Mots-clésAnastrozoleExemestaneMedicineAromataseOncologyBreast cancerAromatase inhibitorInternal medicineSurgical oncologyNonsteroidalRandomized controlled trialHormone receptorCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite many large randomised trials assessing adjuvant endocrine treatment for postmenopausal breast cancer patients, the optimal endocrine strategy remains unknown. Neoadjuvant endocrine studies provide the opportunity to model an appropriate study design in a more expeditious manner. Several large adjuvant trials are exploring sequential aromatase inhibitor (AI) strategies. The present study compared the effect of two sequences of AI use – steroidal (exemestane (E)) and nonsteroidal (anastrozole (A)) – on serological and pathological biomarkers, when given in the neoadjuvant setting to patients with locally advanced breast cancer.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBreast Cancer ResearchMême sujetEstrogen and related hormone effectsTravaux en français237 207