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Enregistrement W2032490154 · doi:10.2174/157488406778249325

Sorafenib (BAY 43-9006): Review of Clinical Development

2006· review· en· W2032490154 sur OpenAlexaff
Raymond Ng, Eric X. Chen

Notice bibliographique

RevueCurrent Clinical Pharmacology · 2006
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorafenibMedicineHepatocellular carcinomaRashPharmacologyTyrosine-kinase inhibitorRenal cell carcinomaInternal medicinePlatelet-derived growth factor receptorOncologyToxicityCancerReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sorafenib (BAY 43-9006) is a novel oral bis-aryl urea compound originally developed as an inhibitor to RAF kinase for its anti-proliferative property. It also inhibits receptor tyrosine kinases of multiple pro-angiogenic factors such as VEGFR-2/3, Flt-3/ and PDGFR-beta. The combination of both its anti-proliferative and anti-angiogenic properties makes sorafenib an attractive agent in cancer treatment. Phase I studies demonstrated that sorafenib was well tolerated, and the recommended phase II dose was 400 mg twice daily continuously. Common toxicities included skin toxicity (rash and hand-foot syndrome), gastrointestinal toxicities (nausea and diarrhea) and fatigue. Anti-tumor activities were observed in multiple tumors types including renal cell carcinoma and hepatocellular carcinoma. Randomized phase III studies in these tumor types are ongoing, and results are eagerly waited.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations31
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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