MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2285287574 · doi:10.4137/bic.s31805

Imaging Biomarkers in Immunotherapy

2016· review· en· W2285287574 sur OpenAlexaff
Rosalyn A. Juergens, Katherine Zukotynski, Amit Singnurkar, Denis P. Snider, John F. Valliant, Karen Y. Gulenchyn

Notice bibliographique

RevueBiomarkers in Cancer · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunotherapyMedicineBiomarkerMechanism (biology)Molecular imagingCancer immunotherapyImmune systemImmune checkpointCancerMedical physicsImmunologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune-based therapies have been in use for decades but recent work with immune checkpoint inhibitors has now changed the landscape of cancer treatment as a whole. While these advances are encouraging, clinicians still do not have a consistent biomarker they can rely on that can accurately select patients or monitor response. Molecular imaging technology provides a noninvasive mechanism to evaluate tumors and may be an ideal candidate for these purposes. This review provides an overview of the mechanism of action of varied immunotherapies and the current strategies for monitoring patients with imaging. We then describe some of the key researches in the preclinical and clinical literature on the current uses of molecular imaging of the immune system and cancer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,334 · 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.

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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomarkers in CancerMême sujetCancer Immunotherapy and BiomarkersTravaux en français237 207