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Enregistrement W2018971402 · doi:10.1002/pbc.22414

Toxicity assessment of molecularly targeted drugs incorporated into multiagent chemotherapy regimens for pediatric acute lymphocytic leukemia (ALL): Review from an international consensus conference

2010· article· en· W2018971402 sur OpenAlexaff
Terzah M. Horton, Richard Sposto, Patrick A. Brown, C. Patrick Reynolds, Stephen P. Hunger, Naomi Winick, Elizabeth A. Raetz, William L. Carroll, R.J. Arceci, Michael J. Borowitz, Paul S. Gaynon, Lia Gore, Sima Jeha, Barry J. Maurer, Stuart E. Siegel, Andrea Biondi, Pamela Kearns, Aru Narendran, Lewis B. Silverman, Malcolm A. Smith, C. Michel Zwaan, James A. Whitlock

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteVanderbilt-Ingram Cancer CenterLadies Leukemia League
Mots-clésMedicineClinical trialDosingOncologyChemotherapyBlood cancerRegimenLimitingIntensive care medicineInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the challenges of incorporating molecularly targeted drugs into multi-agent chemotherapy (backbone) regimens is defining dose-limiting toxicities (DLTs) of the targeted agent against the background of toxicities of the backbone regimen. An international panel of 22 pediatric acute lymphocytic leukemia (ALL) experts addressed this issue (www.ALLNA.org). Two major questions surrounding DLT assessment were explored: (1) how toxicities can be best defined, assessed, and attributed; and (2) how effective dosing of new agents incorporated into multi-agent ALL clinical trials can be safely established in the face of disease- and therapy-related systemic toxicities. The consensus DLT definition incorporates tolerance of resolving Grade 3 and some resolving Grade 4 toxicities with stringent safety monitoring. This functional DLT definition is being tested in two Children's Oncology Group (COG) ALL clinical trials.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations26
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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