MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2091070104 · doi:10.1155/2015/621324

Preclinical Murine Models for Lung Cancer: Clinical Trial Applications

2015· review· en· W2091070104 sur OpenAlexaff
Amelia Kellar, Cay Egan, Don Morris

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialLung cancerMedicineCancerIntensive care medicinePreclinical testingMedical physicsBioinformaticsOncologyPathologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Murine models for the study of lung cancer have historically been the backbone of preliminary preclinical data to support early human clinical trials. However, the availability of multiple experimental systems leads to debate concerning which model, if any, is best suited for a particular therapeutic strategy. It is imperative that these models accurately predict clinical benefit of therapy. This review provides an overview of the current murine models used to study lung cancer and the advantages and limitations of each model, as well as a retrospective evaluation of the uses of each model with respect to accuracy in predicting clinical benefit of therapy. A better understanding of murine models and their uses, as well as their limitations may aid future research concerning the development and implementation of new targeted therapies and chemotherapeutic agents for lung cancer.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,649
Tête enseignante GPT0,714
Écart entre enseignants0,065 · 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
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

Citations173
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBioMed Research InternationalMême sujetLung Cancer Treatments and MutationsTravaux en français237 207