Notice bibliographique
Résumé
The search for more effective treatments for advanced ovarian cancer continues as results achieved with current strategies leave considerable room for improvement. “Progression-free survival, even in optimally debulked patients, is less than 2 years,” British oncologist Stanley Kaye, M.D., said during an educational symposium at the European Cancer Conference in Copenhagen in September. “We need to do better. The majority of patients will still have died by 5 years.” Ongoing investigations focus in large part on the development of more effective chemotherapy regimens for primary treatment and relapsed disease. Early clinical evaluations of chemotherapy for ovarian cancer suggested three principles that remain inherent to treatment strategies today: immediate platinum-based therapy is superior to non-platinum therapy, a platinum-based combination is superior to single-agent platinum therapy, and cisplatin and carboplatin yield equivalent outcomes. Regimens that include anthracyclines showed some promise as first-line therapy for ovarian cancer until results of the second International Collaborative Ovarian Neoplasm (ICON2) trial failed to demonstrate superiority of CAP (cyclophosphamide–doxorubicin–cisplatin) over carboplatin monotherapy, said Nicoletta Colombo, M.D., a gynecologic oncologist at the European Institute of Oncology in Milan, Italy. The surprising finding that a combination was no better than monotherapy was attributed by some observers to inadequate dosing of cisplatin in the CAP regimen. Despite the findings of ICON2 and other studies, the combination of cyclophosphamide and platinum-based drugs evolved as standard first-line therapy in many parts of the world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,021 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».