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Enregistrement W2068997992 · doi:10.1097/mou.0000000000000105

Pathologic fracture in patients with metastatic prostate cancer

2014· review· en· W2068997992 sur OpenAlexaff
Benjamin A. Gartrell, Fred Saad

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Urology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensHôpital Notre-DameUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAstellas PharmaAmgen
Mots-clésMedicineDenosumabProstate cancerCabozantinibEnzalutamideZoledronic acidOncologyOsteoclastInternal medicineBone metastasisBisphosphonateCancerOsteoporosisAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: This review will describe the management of patients with prostate cancer and bone metastases with a particular emphasis on recent advances in this area. RECENT FINDINGS: Two osteoclast-targeted agents have been shown to decrease the incidence of skeletal-related events in patients with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) and bone metastases. These agents are the bisphosphonate zoledronic acid and the monoclonal antibody denosumab. Recent advances in the field include the approval of several agents shown to extend survival in mCRPC. Among these agents, the androgen-pathway inhibitors, abiraterone and enzalutamide, are shown to decrease the incidence of skeletal-related events, whereas the radiopharmaceutical radium-223 is shown to reduce the incidence of symptomatic skeletal event. Cabozantinib, an agent in development, has shown encouraging activity in patients with mCRPC and bone metastases; definitive phase III trials of this agent are underway. Phase III metastasis-prevention trials are also underway in nonmetastatic CRPC. SUMMARY: Osteoclast-targeted agents reduce skeletal-related events in mCRPC. Disease-modifying agents also reduce the skeletal morbidity associated with mCRPC. Multiple agents are now available to reduce the skeletal morbidity of prostate cancer, whereas agents in development may provide additional options in the future.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,349 · 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'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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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