Proactive strategies for regorafenib in metastatic colorectal cancer: implications for optimal patient management
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Notice bibliographique
Résumé
Regorafenib is a broad-spectrum oral multikinase inhibitor that targets several angiogenic, oncogenic, and stromal receptor tyrosine kinases that support the tumor microenvironment. Results from the pivotal Phase III Patients with Metastatic Colorectal Cancer Treated with Regorafenib or Placebo After Failure of Standard Therapy (CORRECT) trial showed that the addition of regorafenib to best supportive care resulted in a significant improvement in median overall survival and progression-free survival compared with placebo plus best supportive care in patients with metastatic colorectal cancer (mCRC) following all available approved therapies. Thus, regorafenib is the first oral multikinase inhibitor indicated for mCRC; it currently has approval in the USA, EU, Japan, Canada, and Singapore for the treatment of mCRC patients who have been previously treated with fluoropyrimidine-, oxaliplatin-, and irinotecan-based chemotherapy, an anti-vascular endothelial growth factor therapy, and, if the tumor is KRAS wild-type, an anti-epidermal growth factor receptor therapy. In this review, we highlight regorafenib's mechanism of action, present key efficacy data from the CORRECT trial, and discuss how to proactively manage common adverse events (eg, hand-foot skin reaction, hypertension, oral mucositis, diarrhea, and fatigue) experienced by patients receiving regorafenib. Increased awareness of potential adverse events associated with regorafenib and the implementation of proactive strategies to prevent, monitor, and manage these events early in the course of treatment will be instrumental in ensuring optimal patient management and continuation of regorafenib therapy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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