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Enregistrement W2025551132 · doi:10.3747/co.v16i0.455

An Updated Review on the Efficacy of Adjuvant Endocrine Therapies in Hormone Receptor–Positive Early Breast Cancer

2009· article· en· W2025551132 sur OpenAlexafffundvenue
Sunil Verma, Sandeep Sehdev, Anil A. Joy, Yolanda Madarnas, Jawaid Younus, J.A. Roy

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreHôpital du Sacré-Cœur de MontréalWilliam Osler Health SystemHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesAstraZeneca Canada
Mots-clésTamoxifenMedicineBreast cancerOncologyClinical trialAdjuvantInternal medicineAromataseCancerGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The third-generation aromatase inhibitors (AIS) are largely replacing tamoxifen in the adjuvant treatment of early-stage breast cancer in postmenopausal women with hormone receptor-positive tumours. To date, multiple trials have been conducted comparing tamoxifen treatment with an AI, and all have demonstrated improved disease-free survival with AI treatment. Trials have included direct 5-year comparisons between tamoxifen and an AI, switching to an AI within 5 years after initial tamoxifen treatment, or extending treatment with an AI after 5 years of completed tamoxifen treatment. Some of these trials have been completed; others are ongoing; and head-to-head trial comparisons of individual AIS are also in progress. The present article summarizes the data obtained from various clinical trials of hormonal therapy for early breast cancer. It also reviews recent data so as to shed light on the current status of these therapies. The focus is on the efficacy of treatment with an AI. Toxicity is discussed in the second article in this supplement.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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