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Enregistrement W2096942508 · doi:10.1007/978-3-7643-8238-4_12

Perspectives in targeted therapy

2009· book-chapter· en· W2096942508 sur OpenAlexaff
Edward Keystone

Notice bibliographique

RevueBirkhäuser Basel eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisTargeted therapyClinical trialAdverse effectDiseasePharmacodynamicsIntensive care medicineBioinformaticsImmunologyPharmacologyInternal medicineCancerPharmacokineticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Targeted therapeutic agents have changed the landscape of therapy in rheumatoid arthritis (RA). They have also provided valuable insights into the utility of animal models for development of targeted therapies, clinical trial design, pharmacodynamics, immunobiology and key pathogenic elements of disease. Studies of chimeric anti-CD4 monoclonal antibodies in RA demonstrated the need for pre-clinical studies to more closely approximate the human therapeutic paradigm as well as the importance of synovium as an appropriate pharmacodynamic window to predict efficacy and adverse side effects of the agents. Targeted therapies have been instructive in discerning the importance of TNF, IL-1, IL-6, IL-15 and RANKL in the pathological process themselves, such as the uncoupling of inflammation and structural damage. Current trends in the use of targeted therapeutics include aggressive earlier use, combination with methotrexate, use in moderate rather than severe disease, tight control as well as induration and maintenance regimes. Despite therapeutic advances with target therapies a number of unmet needs exist, including a low remission rate, cost and inadequate access as well as the lack of biomarkers to predict response and safety concerns. Despite this, target therapies have revolutionized the treatment of RA. In addition to having a substantial effect on clinical outcomes, a number of valuable lessons have been learned.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,244 · 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
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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