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Enregistrement W2042624738 · doi:10.3747/co.v17i2.549

Systemic Therapies in Metastatic Non-Small-Cell Lung Cancer with Emphasis on Targeted Therapies: The Rational Approach

2010· article· en· W2042624738 sur OpenAlexaffvenueabout
Hirsh

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesCollege of Engineering, Michigan State UniversityMichigan State University
Mots-clésMedicineErlotinibBevacizumabTargeted therapyLung cancerOncologyMaintenance therapyDiseaseRegimenChemotherapyInternal medicineCancerEpidermal growth factor receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, first-line treatment of non-small-cell lung cancer (NSCLC) has been based on giving a limited number of cycles of chemotherapy to achieve tumour response or stable disease. Patients are then observed without active therapy until disease progresses, at which point, subsequent lines of therapy are given. In recent years, two new concepts have been introduced to the management of NSCLC: maintenance therapy and therapy with targeted agents. Maintenance therapy-with either a chemotherapeutic or biologic agent-is given immediately after first-line therapy to patients who have achieved tumour response or stable disease. Choice of therapy may include continuation of the agents included in the induction regimen or introduction of different agents (early second-line treatment) with the aim of preventing progression and prolonging progression-free survival. Targeted agents such as bevacizumab and erlotinib target critical molecular signalling pathways and provide several advantages over chemotherapy, including fewer toxicities and the possibility of a longer duration of therapy. This review examines the treatment options in all lines of therapy for metastatic NSCLC, focusing particularly on targeted therapies that have been approved in the United States, Canada, or Europe.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations28
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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