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Enregistrement W2335279309 · doi:10.1517/14728214.2016.1170117

Emerging drugs for graft-versus-host disease

2016· review· en· W2335279309 sur OpenAlexaff
Natasha Kekre, Joseph H. Antin

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Emerging Drugs · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHematopoietic Stem Cell Transplantation
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseClinical trialGraft-versus-host diseaseImmunologyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Graft-versus-host disease (GVHD) leads to significant morbidity and mortality after allogeneic stem cell transplantation. While corticosteroids alone are adequate in some cases, they are often insufficient, leading to poor quality of life associated with the symptoms of disease, or mortality from infection and GVHD. Moreover, corticosteroids have significant side effects and often do not lead to durable responses. New therapies are needed to improve the development and progression of acute and chronic GVHD. AREAS COVERED: We discuss the spectrum of emerging drugs for GVHD prevention and therapy. Cellular therapies will be briefly discussed. The available pre-clinical and clinical data regarding monoclonal antibodies, interleukin-2, alpha-1 antitrypsin, histone deacetylase inhibitors, tyrosine kinase inhibitors, and proteasome inhibitors will be reviewed. EXPERT OPINION: Although therapies emerging for GVHD remain promising, most of these drugs are still in early phase clinical trials and require randomized comparisons before formal conclusions can be drawn. It is likely that in the near future some of these agents will show improvements in response when compared with corticosteroids alone. Although it is difficult to predict which of these agents will be most promising, alpha-1 antitrypsin, ruxolitinib and interleukin-2 have demonstrated encouraging results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,338 · 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'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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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