MétaCan
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Enregistrement W2328871448 · doi:10.3748/wjg.v22.i11.3069

Metastatic gastric cancer treatment: Second line and beyond

2016· review· en· W2328871448 sur OpenAlexaff
Marwan Ghosn, Samer Tabchi, Hampig Raphaël Kourié, Mustapha Tehfé

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastric Cancer Management and Outcomes
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrinotecanMedicineContext (archaeology)CancerIntensive care medicineQuality of life (healthcare)Targeted therapyChemotherapyOncologyInternal medicineColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced gastric cancer (aGC), not amenable to curative surgery, is still a burdensome illness tormenting afflicted patients and their healthcare providers. Whereas combination chemotherapy has been shown to improve survival and tumor related symptoms in the frontline setting, second-line therapy (SLT) is subject to much debate in the scientific community, mainly because of the debilitating effects of GC, which would impede the administration of cytotoxic therapy. Recent data has provided sufficient evidence for the safe use of SLT in patients with an adequate performance status. Taxanes, Irinotecan and even some Fluoropyrimidine analogs were found to provide a survival advantage in this subset of patients. Most importantly, quality of life measures were also improved through the use of adequate therapy. Even more pertinent were the findings involving antiangiogenic agents, which would add measurable improvements without significantly jeopardizing the patients' well-being. Further lines of therapy are cause for much more debate nowadays, but specific targeted agents have shown considerable promise in this context. We herein review noteworthy published data involving the use of additional lines of the therapy after failure of standard frontline therapies in patients with aGC.

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)0,000
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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations63
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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