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Enregistrement W2037559535 · doi:10.1097/cco.0b013e3282f335a3

Epidermal growth factor receptor inhibitors in the treatment of lung cancer: reality and hopes

2008· review· en· W2037559535 sur OpenAlexaff
Paul Wheatley‐Price, Frances A. Shepherd

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Oncology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesExelixis
Mots-clésErlotinibGefitinibMedicineLung cancerEpidermal growth factor receptorTyrosine kinaseErlotinib HydrochlorideTyrosine-kinase inhibitorMonoclonal antibodyDocetaxelCancer researchBevacizumabEGFR inhibitorsClinical trialOncologyPharmacologyCancerInternal medicineReceptorAntibodyImmunologyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Inhibition of the epidermal growth factor receptor (EGFR) is now an established part of the treatment of nonsmall cell lung cancer. This review summarizes the clinical trials that have been performed with monoclonal antibodies and small molecule tyrosine kinase inhibitors targeting EGFR in nonsmall cell lung cancer. RECENT FINDINGS: Erlotinib has established second and third-line efficacy following the BR.21 study. Recently the INTEREST trial showed gefitinib to have an equivalent outcome to docetaxel in the second line setting. Numerous other tyrosine kinase inhibitor drugs and monoclonal antibodies have demonstrated clinical activity in phase I and phase II trials. Novel tyrosine kinase inhibitors may have the ability to overcome resistance to first generation tyrosine kinase inhibitor therapy. Furthermore there are encouraging studies combining EGFR inhibitors and antiangiogenesis drugs such as bevacizumab. SUMMARY: EGFR inhibition, by a range of strategies, remains a central node in the treatment of nonsmall cell lung cancer.

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 seuil0,012

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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations50
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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