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Enregistrement W2062358462 · doi:10.1179/joc.2000.12.4.360

A Pilot Study of Low Dose Hydroxyurea as a Novel Resistance Modulator in Metastatic Renal Cell Cancer

2000· article· en· W2062358462 sur OpenAlexaff
Desirée Hao, S. Huan, D.J. Stewart, Ricardo Segal, Jonathan C. Yau

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemotherapy · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensOttawa Regional Cancer Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVinblastineNeutropeniaMedicineChemotherapyRenal cell carcinomaInternal medicineGastroenterologyToxicityFebrile neutropeniaCancerPharmacologyUrologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanisms of chemoresistance in renal cell carcinoma include P-glycoprotein, overexpression of multidrug resistance-1 (mdr1) gene, and unstable chromosomal aberrations. In vitro exposure of resistant tumor cells to low dose hydroxyurea causes loss of chromosomal aberrations, decrease in the mdr1 gene copies, and increased sensitivity to vinblastine. Patients received continuous hydroxyurea 500 mg every Monday, Wednesday and Friday. Vinblastine 5 mg/m2 was given intravenously on days 1 and 8 every 21 days. Seventeen patients with a median age of 63 (range 40-80) received a median of 3 courses of vinblastine (range 1-14). Toxicities included: > or = grade 3 non-hematologic toxicity (1) and febrile neutropenia (2). No treatment related mortality occurred. Three patients (17.6%) had partial responses. The median survival was 38.0 weeks (95% CI = 26.9-49.1 weeks). The addition of hydroxyurea given at the dose of 500 mg orally three times weekly had no major impact on the expected antitumor effect of vinblastine.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,806

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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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