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Enregistrement W2329619353 · doi:10.1097/spc.0b013e328362ffef

The changing landscape in metastatic castration-resistant prostate cancer

2013· review· en· W2329619353 sur OpenAlexaff
Raya Leibowitz‐Amit, Anthony M. Joshua

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnzalutamideCabazitaxelMedicineProstate cancerCabozantinibAbiraterone acetateOncologyDocetaxelDiseaseAndrogen receptorInternal medicineCancerPharmacologyAndrogen deprivation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The treatment landscape in metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) has significantly changed in the recent years. We provide an updated summary of the new therapeutic agents in this disease and discuss open questions and future challenges. RECENT FINDINGS: mCRPC is now known to frequently retain sensitivity to hormonal manipulation even after the development of castration resistance, and both the androgen synthesis inhibitor abiraterone and the androgen-receptor antagonist enzalutamide have recently shown to prolong survival in mCRPC patients after chemotherapy. Cabazitaxel, a new-generation antitubulin chemotherapeutic, and the radionuclide radium-223 chloride have also been shown to prolong survival. The biological agent cabozantinib, an orally bioavailable tyrosine kinase inhibitor with activity against Met and vascular endothelial growth factor receptor 2, demonstrated promising results in a phase II trial and is currently being assessed in two large randomized phase 3 controlled trials. SUMMARY: This recent progress is unprecedented and has already translated to a significant increase in the available armamentarium of drugs for mCRPC. Nonetheless, there are still significant unresolved questions as to the proper sequencing of these novel drugs along the disease continuum. Moreover, the problem of drug resistance, either primary of acquired, continues to be a major therapeutic obstacle.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,918

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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