Epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors in non-small cell lung cancer: a decade of progress and hopeful future.
Notice bibliographique
Résumé
Nearly 50% of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) are found to have metastatic disease at presentation (1). Platinum doublet chemotherapy remains the standard initial therapy for a vast majority of patients with advanced NSCLC who have a good performance status. Approximately 10% of patients with advanced NSCLC have activating mutations in the epidermal growth factor receptor tyrosine kinase ( EGFR TK) in the tumor tissues (2). Significant progress has been made in the use of molecularly targeted therapies in lung cancer since the initial discovery linking the presence of certain EGFR TK mutations with exquisite responsiveness to EGFR tyrosine kinase inhibitor (TKI) gefitinib (3,4). Although erlotinib, another EGFR TKI, has been approved for use in patients with advanced NSCLC who have progressive disease after platinum based therapy based on the randomized study sponsored by the National Cancer Institute (NCI)-Canada, it is evident now that the impressive clinical benefit from EGFR TKIs is seen almost exclusively in patients whose tumor cells demonstrate specific mutations in the EGFR TK domain (5).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».