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Enregistrement W2140207145 · doi:10.1517/14712598.2011.557657

The role of bevacizumab in colorectal cancer: understanding its benefits and limitations

2011· review· en· W2140207145 sur OpenAlexaff
Karen Mulder, Andrew Scarfe, Neil Chua, Jennifer L. Spratlin

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Biological Therapy · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensAlberta Cancer FoundationUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBevacizumabColorectal cancerMedicineOncologyClinical trialAngiogenesisCancerExpert opinionAdjuvantInternal medicineBioinformaticsIntensive care medicineChemotherapyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Angiogenesis is a key factor in the development of aberrant blood vessels required for malignant growth, invasion and progression. Inhibiting VEGF is by far the most clinically advanced anti-angiogenic target. Bevacizumab (BV), the only humanized mAb directed against VEGF, is approved for use in multiple tumor types after successful clinical trial results demonstrated benefits in progression-free survival and/or overall survival when combined with common cytotoxic chemotherapies. AREAS COVERED: The review focuses on the use of BV in colorectal cancer, discusses the clinical trial data supporting its increasing use and explores its limitations. Readers will gain a succinct description of the trial data demonstrating a modest survival benefit in metastatic colorectal cancer (mCRC) and the lack of benefit of BV when utilized in the adjuvant setting. A review of common BV toxicities and a discussion about possible BV resistance mechanisms are also provided. EXPERT OPINION: Although BV has demonstrated efficacy in mCRC, there is an urgent need to improve the understanding of its mechanism of action and the development of BV resistance. Furthermore, there is a need for delineating predictive markers of BV efficacy and toxicity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,354
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,054 · 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

Citations34
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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