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Enregistrement W2168849655 · doi:10.2147/btt.s1832

Erlotinib in the treatment of advanced pancreatic cancer

2008· article· en· W2168849655 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew H. Ko

Notice bibliographique

RevueBiologics · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésErlotinibGemcitabinePancreatic cancerMedicineOncologyInternal medicineErlotinib HydrochlorideMalignancyEpidermal growth factor receptorClinical trialCancerChemotherapyEGFR inhibitorsTargeted therapyTyrosine-kinase inhibitorCabozantinibPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single agent gemcitabine has been the mainstay of therapy for advanced pancreatic cancer over the past decade. Multiple trials of newer chemotherapeutic agents both alone and in combination have yielded disappointing results, spurring the ongoing search for new agents and combinations in this aggressive malignancy. Inhibitors of the epidermal growth factor receptor (EGFR) have shown promising activity in multiple solid tumors types, and preclinical data support a role for EGFR inhibition in pancreatic cancer. A recent phase III study by the National Cancer Institute of Canada Clinical Trials Group (NCIC-CTG) demonstrated a significant survival benefit with the addition of the EGFR tyrosine kinase inhibitor, erlotinib, to gemcitabine chemotherapy for the first-line treatment of patients with advanced pancreatic cancer, becoming the first phase III study to demonstrate a survival benefit of combination therapy as well as targeted therapy in this disease. This article reviews the evidence supporting EGFR inhibition and the use of erlotinib in advanced pancreatic cancer as well as future implications of targeted therapy in this challenging malignancy.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,147

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
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

Citations81
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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