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Enregistrement W2031747016 · doi:10.1517/14712598.2014.922535

Obinutuzumab for B-cell malignancies

2014· review· en· W2031747016 sur OpenAlexaff
Carolyn Owen, Douglas A. Stewart

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Biological Therapy · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObinutuzumabRituximabMedicineCD20Chronic lymphocytic leukemiaLymphomaOncologyMonoclonal antibodyImmunologyInternal medicineAntibodyLeukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We analyse data for the use of obinutuzumab in the treatment of CD20(+) lymphoproliferative disorders with a focus on chronic lymphocytic leukaemia (CLL). Targeted therapy against CD20 with the mAb rituximab led to significant improvements in survival for patients with B-cell non-Hodgkin lymphoma (NHL) and is the current mainstay of treatment for CD20(+) malignancies. Despite this, many patients relapse or become refractory after rituximab-containing therapies, so efforts have been made to develop better anti-CD20 mAbs. Obinutuzumab recently demonstrated superiority over rituximab in the only published Phase III study comparing the two antibodies. AREAS COVERED: Obinutuzumab is a humanised, anti-CD20 mAb being compared to rituximab in several Phase III studies. An overview of obinutuzumab, its mechanisms of action and results of Phase I-III studies are presented. EXPERT OPINION: The demonstration of superiority of obinutuzumab over rituximab in the CLL11 Phase III study is potentially practice-changing. Obinutuzumab has also proven safe and efficacious in CD20(+) NHL in Phase I/II studies and results of Phase III studies in NHL are eagerly awaited. The potential implications of improved outcomes for CLL and NHL with the introduction of this more potent anti-CD20 antibody are tremendous given the impressive results obtained after the introduction of rituximab over a decade ago.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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)0,0070,004

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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