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Enregistrement W2148456219 · doi:10.1586/14737140.8.6.907

Immunotherapy for renal cell cancer in the era of targeted therapy

2008· review· en· W2148456219 sur OpenAlex
Chris Coppin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Anticancer Therapy · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunotherapyDebulkingIngenuityAdjuvantTargeted therapyCancerOncologyAdjuvant therapyOncolytic virusImmune systemInternal medicineKidney cancerNephrectomyIntensive care medicineOvarian cancerImmunologyKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Until recently, cytokine therapy has been the only validated option for patients with advanced renal cancer. IFN-alpha is one of very few treatments that have demonstrated improved median survival compared with the appropriate control. In patients with synchronous metastases at diagnosis, debulking nephrectomy prior to interferon, further improves overall survival. High-dose IL-2 appears to be able to cure a small percentage of highly selected patients. There is potential to further improve patient selection for these options. The demonstrated value of cytokines should not be overlooked in the rush to use new drugs. In the adjuvant setting, vaccine therapy has provided the only systemic approach that has any promise. New insights into the complexities of the immune system at the molecular level, as well as the ingenuity and enthusiasm of immunotherapists, will undoubtedly lead to continuing attempts to identify and overcome obstacles to achieve the grail of human tumor rejection in clinical practice. Targets within the immune regulatory system and the use of vaccines as targeting agents may bring together the fields of immunotherapy and targeted therapy in the near future.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,332 · 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