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Enregistrement W2214943066 · doi:10.14740/jocmr2424w

Novel Drugs and Combination Therapies for the Treatment of Metastatic Melanoma

2015· review· en· W2214943066 sur OpenAlexvenueno aff
Adarsh Vennepureddy, Nishitha Thumallapally, Vijeyaluxmy Motilal Nehru, Jean-Paul Atallah, Terenig Terjanian

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDabrafenibVemurafenibMedicineIpilimumabTrametinibNivolumabPembrolizumabTargeted therapyMelanomaMetastatic melanomaMAPK/ERK pathwayAdverse effectCombination therapyOncologyImmune checkpointCancer researchImmunotherapyCancerPharmacologyInternal medicineKinase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastatic melanoma (MM) still remains as one of the most worrisome cancer known to mankind. In last two decades, treatment of melanoma took a dramatic turn with the discovery of targeted therapy which targets the mutations in mitogen-activated protein kinase (MAPK) pathway and immune checkpoint inhibitors. These new findings have led to emergence of many novel drugs that have been approved by FDA. Targeted therapy drugs such as vemurafenib, trametinib and dabrafenib target the MAPK pathway whereas immunotherapies such as ipilimumab, nivolumab and pembrolizumab block immune checkpoint receptors on T lymphocytes. All these drugs have shown to improve the overall survival in MM. Despite these recent discoveries, treatment of MM remains challenging because of rapid development of resistance to targeted therapy. This review will discuss recently approved drugs and their adverse effects and also shed light on combination therapy in treatment of melanoma.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,457
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,118 · 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'étudeAutre devis
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

Citations59
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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