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Enregistrement W2043209924 · doi:10.2147/btt.s24220

Role of vandetanib in the management of medullary thyroid cancer

2012· article· en· W2043209924 sur OpenAlexaffabout
Maryse Brassard, Rondeau

Notice bibliographique

RevueBiologics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCentre hospitalier de l'Université LavalUniversité de MontréalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVandetanibMedullary thyroid cancerMedullary cavityMedicineThyroid cancerCancerInternal medicineOncologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally available treatments, like cytotoxic chemotherapy and external-beam radiation therapy, are limited and essentially ineffective for metastatic medullary thyroid carcinoma (MTC). In the last decade, small-molecule tyrosine kinase inhibitors (TKI) have been introduced in the field of thyroid cancer, after having been shown effective in a wide variety of other tumors. This review focuses on vandetanib (ZD6474, Zactima™; AstraZeneca) and its role in the treatment of MTC. Vandetanib is an oral TKI that targets VEGF receptors 2 and 3, RET, and at higher concentrations, the epidermal growth factor (EGF) receptor. This drug has been tested in two important phase II studies which demonstrated that both the 100 and 300 mg/day dosage of vandetanib have antitumor activity on advanced MTC. A phase III trial (ZETA trial) evaluating vandetanib in 331 patients with locally advanced or metastatic MTC showed a significant prolongation of PFS for patients receiving vandetanib compared with placebo. Toxicity surveillance in all studies reported high rates of adverse effects with diarrhea, rash, fatigue and nausea being the most commonly experienced by patients. Vandetanib is currently approved in the United States for unresectable locally advanced or metastatic MTC and has become a new standard of care in this rare and indolent pathology.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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