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Enregistrement W2013364835 · doi:10.1097/cco.0b013e328348840a

Recent advances in systemic therapy for advanced endometrial cancer

2011· review· en· W2013364835 sur OpenAlexaff
Daliah Tsoref, Amit M. Oza

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Oncology · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJohnson and Johnson
Mots-clésMedicineSystemic therapyEndometrial cancerCancer therapyOncologyInternal medicineCancerBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Endometrial cancer is the most common gynaecologic cancer in the western world. Systemic treatments for advanced disease have traditionally included hormonal therapy and chemotherapy. Responses to treatment are short-lived and advanced-stage disease remains incurable. Recent research has focused on optimizing chemotherapy regimens, the development of alternative hormonal therapy strategies and the introduction of targeted therapies. The most recent developments in these areas will be reviewed here. RECENT FINDINGS: Phase III trials continue to focus on the optimization of combination chemotherapy regimens. The elucidation of a hormonal pathway central to the control of oestrogen-stimulated cancer growth has led to the development of a new class of hormonal agents currently undergoing evaluation in the clinical trial setting. Increasing understanding of the molecular basis for malignant transformation continues to provide rationale for the development of many targeted therapies. Mammalian target of rapamycin inhibition, in particular, offers further encouraging results in this context. SUMMARY: The development of new hormone treatments and effective targeted therapies will provide new opportunities to improve therapy for women with advanced endometrial cancer. Optimization of therapy will require an approach to personalized therapy in order to guide choice and sequence of therapy and improve survival and quality of life.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,243
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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