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Enregistrement W2115098410 · doi:10.3747/co.v16i4.465

Optimizing the Management of Advanced Non-small-Cell Lung Cancer: A Personal View

2009· article· en· W2115098410 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensSudbury Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePaceScope (computer science)Personalized medicineIntensive care medicineBioinformaticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The management of advanced non-small-cell lung cancer (a-nsclc) is currently undergoing one of its rare paradigm shifts. Just as the nihilism of the 1970s gave way to the empiricism of the 1980s and 1990s, so the current decade has seen the first truly rational therapies based on informed design. In addition, molecular markers and traditional parameters can now be combined to provide a framework of knowledge that will guide the application of not just the new therapies, but also the older ones that remain effective. This framework-as important a component of the rational paradigm as the new drugs themselves are-is necessary to decide who should and, crucially, who should not receive the various components of this rapidly expanding armamentarium. Here, I have provided a historical overview of the drug treatment of a-nsclc, a mini-review of important new data, and an integrative approach that tries to ensure that patients receive the optimal treatment choice at the appropriate time.The speed at which new knowledge now arrives, coupled with the persistent high level of unmet medical need, suggests that the traditional pace of evidence-based review needs to be accelerated. Indeed, the increased scope for personalized management constitutes something of a challenge to "business as usual" evidence-based medicine. As a result, substantial investment on the part of payers, which may or may not be possible, will be required. In the meantime, some patients may wish and may be financially able to take advantage of modern developments before they have been fully digested by the public-payer system. Responsive clinicians face difficult tradeoffs as they try to balance the pros and cons of early adoption versus excessive conservatism.The present article is my personal view of how to navigate these waters, and although it is written especially for patients who like to be the captain of their own ship, there is good reason to believe that all patients will eventually be managed by similar, if not identical, means. Nonetheless, the recommendations herein should not be construed as appropriately reviewed provincial or national guidelines. Finally, if appropriate, a clinical trial should always be offered.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,378 · 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'étudeAutre devis
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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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