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Enregistrement W2043816018 · doi:10.3747/co.v18i2.605

Rash Rates with EGFR Inhibitors: Meta-Analysis

2011· article· en· W2043816018 sur OpenAlexaffvenue
Nicole Mittmann, Soo Jin Seung

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRashDermatologyAdverse effectInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Currently marketed epidermal growth factor receptor inhibitors (egfris) have been associated with high rates of dermatologic toxicity. METHODS: We formally reviewed the literature at medline and embase. Additional searches were conducted using Internet search engines. Studies were eligible if they were randomized controlled clinical trials of egfris, specifically cetuximab and panitumumab, in which at least one arm consisted of a non-egfri treatment and rash safety data were reported. The random effects method was used to pool differences in incident rash rates. Results are summarized as differences in incident rash (egfri therapy rate minus the non-egfri therapy rate) with corresponding 95% confidence intervals (cis) for all severity grades of rash and for grades 3 and 4 rash. RESULTS: Sixteen studies met the initial inclusion criteria of randomized controlled trials comparing egfri with non-egfri therapy. Seven publications that provided information on all severity grades of rash were found to have an overall difference in incident rash rate of 0.74 (95% ci: 0.68 to 0.81; p < 0.01). Thirteen studies that reported the incidence of grades 3 and 4 rash showed an overall difference in the incident rash rate of 0.12 (95% ci: 0.09 to 0.14; p < 0.01) between egfri and non-egfri therapy. Sensitivity analyses showed that the results were generally robust, but sensitive to small samples. CONCLUSIONS: Results quantify the difference in rash rates between egfri and non-egfri therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,327
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,108 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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