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Enregistrement W2273061735 · doi:10.1186/s40064-016-1736-1

Patterns in target-directed breast cancer research

2016· article· en· W2273061735 sur OpenAlexafffund
Sofía Torres, Christine Simmons, Jean-François Boileau, Deanna McLeod, Ilidio Martins, Maureen Trudeau

Notice bibliographique

RevueSpringerPlus · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioJewish General HospitalBC Cancer AgencyHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNovartis Pharmaceuticals Canada
Mots-clésMedicineBreast cancerClinical trialOncologyInternal medicineAdjuvantTargeted therapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We undertake an analysis of ongoing BC targeted therapy trials registered to CT.gov to describe patterns of ongoing clinical research, highlight gaps in current research programs and identify ways of optimizing ongoing initiatives. A search of clinicaltrials.gov was conducted on September 4, 2013 to identify ongoing randomized phase II and III trials of targeted therapies in BC. A total of 280 trials were analyzed, the majority conducted in either human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive (n = 79, 28.2 %) or hormone receptor (HR)-positive (n = 104, 37.1 %) populations. Less than half of all trials were conducted in populations selected to match the agent under investigation (n = 126, 45 %). HER2-directed therapy is the single most investigated class of targeted agents (n = 73, 26.1 %), but trials investigating anti-angiogenic agents are also common (n = 49, 17.5 %). The most common new classes of agents under investigation in HR-positive and triple negative (TN)/BRCA-positive disease, are non-receptor protein kinase-inhibitors (n = 12; 11.5 %) and poly (ADP-ribose) polymerase inhibitors (n = 6; 30 %), respectively. The majority of regimens combine new targeted agents with either chemotherapy (n = 164, 58.6 %) or endocrine therapy (n = 113, 40.4 %); a total of 8 trials (2.8 %) investigated peptide-drug conjugates. The most frequently utilized end-points were pathological complete response in the neo-adjuvant setting (n = 36, 52.9 %) and time-to-event end-points in the adjuvant and advanced settings (77.3 and 72.6 %, respectively). Our findings suggest a need for more target-matched agent development, maintenance of a value-based focus in research and a need for the clinical development of agents to treat TN/BRCA-positive and HR-positive BC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,190
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,190
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0200,046
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,005

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,350 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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