Is PazOP aNIb the Preferred fIrst-LINe treatmeNt fOr metastatIc reNaL ceLL carcINOma?
Notice bibliographique
Résumé
CoMMEntARy: Highlights of the 8 Annual Meeting of the Canadian Association of Genitourinary Medical Oncologists included a debate between Dr. Kylea Potvin from the London Health Sciences Centre and Dr. Piotr Czaykowski of CancerCare Manitoba in Winnipeg on the optimal treatment for metastatic renal cell carcinoma. Sunitinib is an oral small molecule multikinase inhibitor considered the de facto standard of care in first-line treatment for patients with metastatic clear cell renal cell cancer. Pazopanib is another multikinase inhibitor active in renal cell cancer. Although both agents are believed to exert their clinical effects through inhibition of vascular endothelial growth factor receptors (VEGFR), pazopanib has been proposed as an equally efficacious but less-toxic alternative to sunitinib. At the time of the debate, results of a first-line open-label randomized trial comparing sunitinib with pazopanib using a noninferiority design had been presented at the 2012 European Society of Medical Oncology (ESMO) Annual Meeting. More recently, the results of the trial have been formally published. The debaters provided a spirited and entertaining debate that identified the most important issues when reviewing these results and considering their application in clinical practice. The motion proposed for debate was: “Pazopanib is the preferred first-line treatment for metastatic renal cell carcinoma.” Dr. Czaykowski argued the affirmative and Dr. Potvin the negative.
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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 | 0,011 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,043 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».