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Enregistrement W2052762622 · doi:10.1097/coc.0b013e3181574084

Sorafenib for Metastatic Renal Cancer

2008· article· en· W2052762622 sur OpenAlexaff
Rachel P. Riechelmann, Soo Chin, Lisa Wang, Ian F. Tannock, Malcolm J. Moore, Jennifer J. Knox

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Oncology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSorafenibRashInternal medicineAdverse effectPopulationPlaceboCommon Terminology Criteria for Adverse EventsOncologySurgeryCancerCohortGastroenterologyHepatocellular carcinomaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Sorafenib, an oral multikinase inhibitor, prolonged progression-free survival when compared with placebo, as second-line therapy for patients with metastatic renal carcinoma (MRC). Grade 3/4 adverse events were reported in 12% of patients. This study presents sorafenib's efficacy and safety in a less selected cohort of patients enrolled in an expanded access program. METHODS: Patients with MRC received sorafenib 400 mg twice daily until disease progression. Tumor response was evaluated by RECIST criteria. Adverse events were graded by NCI common toxicity criteria. RESULTS: From November 2005 to August 2006, 58 patients were enrolled. The median progression-free survival was 7.5 months (95% CI: 5.4-11.3), and the best responses among 54 patients were 11 (20%) confirmed partial responses, 15 (28%) stable diseases for > or =6 months; 10 patients (18%) had early progression at 8 weeks. Grade 3/4 adverse events occurred in 37 patients (64%; 95% CI: 50%-76%), the most frequent being skin rash in 17 patients (29%), and hand-foot syndrome in 9 patients (15%). Thirty-six (62%) patients required dose reductions and/or treatment interruptions. CONCLUSIONS: Sorafenib is effective in a less selected patient population with MRC but leads to more toxicity than described previously.

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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,276 · 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
GenreAutre

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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