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Enregistrement W2288253960 · doi:10.1177/1203475415626686

Tazarotene 0.1% Cream as Monotherapy for Early-Stage Cutaneous T-Cell Lymphoma

2016· article· en· W2288253960 sur OpenAlexafffundabout
Catherine Besner Morin, David Roberge, Irina Turchin, Tina Petrogiannis‐Haliotis, Gizelle Popradi, Kevin Pehr

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous lymphoproliferative disorders research
Établissements canadiensUniversity of FrederictonUniversité de MontréalMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesAllerganSmith and NephewMcGill University
Mots-clésMedicineTazaroteneDermatologyMycosis fungoidesCutaneous T-cell lymphomaErythemaStage (stratigraphy)SurgeryLymphomaInternal medicinePsoriasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Numerous treatments are available for cutaneous T-cell lymphoma (CTCL), including systemic retinoids. Very few data are available on topical retinoids. OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate the safety and efficiency of tazarotene as monotherapy for early-stage CTCL. METHODS: An open-label, prospective study of tazarotene as monotherapy for stages IA to IIA CTCL was conducted. Index lesions on 10 patients were followed for 6 months on treatment, plus at least 6 months off treatment. RESULTS: Six patients (60%) showed complete response (CR). Erythema, scaling, thickness, and lesion area decreased progressively throughout treatment. The mean time to CR was 3.8 months; CR was durable for at least 6 months in 83%. Of the 4 patients (40%) without CR, 2 (20%) had stable disease and 2 (20%) stopped the medication because of local side effects; none showed progression. CONCLUSIONS: This is the first Canadian trial providing evidence that topical tazarotene has excellent potential as a monotherapy agent for stages I to IIA CTCL.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,279 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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