Influence of concurrent medications on outcomes of men with prostate cancer included in the TAX 327 study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The TAX 327 trial was pivotal in establishing docetaxel in castration refractory metastatic prostate cancer. Various commonly prescribed and over-the-counter co-administered medications are thought to exhibit anti-neoplastic properties and/or could potentially have pharmacokinectic interactions with docetaxel lessening the effectiveness of chemotherapy. METHODS: To examine the effect of on prostate cancer outcomes within this trial, we examined overall survival, prostate-specific antigen (PSA) response, percent PSA reduction, pain response and QOL responses for 14 families of medications including metformin, digoxin, verapamil, proton pump inhibitors, nitrates, statins, cox-2 inhibitors, warfarin, heparins, ascorbic acid, selenium, tocopherol, antidepressants and erythropoietin. RESULTS: Our findings did not reveal any medication that had a significant additive or synergistic effect with docetaxel. We did note, however, that patients on digoxin or verapamil had poorer overall survival, possibly due to a trend of fewer cycles of administered chemotherapy being administered to the verapamil group, consistent with a pharmacokinectic interaction. CONCLUSIONS: These data are only hypothesis-generating given the statistical limitations, but may form a basis for similar future analysis in other malignancies. The data suggest the need to be aware of pharmacokinectic interactions with medications that may interact with docetaxel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».