Improved Outcome With Dose-Dense Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
TO THE EDITOR: Citron et al [1] have tested the hypoth-esis that outcome is improved with increased dose density of chemotherapy. Although it is not stated, it is likely that the dose-dense arms received considerably more granulo-cyte colony-stimulating factor (G-CSF) than the conven-tionally scheduled arms. An assumption is that G-CSF had no effect other than increasing neutrophil count and activ-ity against infection. However, G-CSF has been found to stimulate other potentially antitumor immune functions, including chemotaxis [2], adhesion [3], pre–B cells [4], and T helper cell type 2–inducing dendritic cells [5]. G-CSF can also have an anti-inflammatory effect [6]. Inflammation is thought to play an important role in cancer, and an anti-inflammatory approach to cancer treatment has been proposed [7]. Is the improved outcome due to increased dose density of chemotherapy, to increased G-CSF use, or both? To answer that question, an appropriate trial would be “dose-dense ” adjuvant chemotherapy (with scheduled G-CSF) versus “standard ” adjuvant chemo-therapy (with scheduled G-CSF in the same dose) versus “standard ” adjuvant chemotherapy (with G-CSF as clin-ically indicated).
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».