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Enregistrement W2343591155 · doi:10.4103/2347-5625.178174

Meeting An Unmet Need in Metastatic Colorectal Carcinoma with Regorafenib

2016· review· en· W2343591155 sur OpenAlexaff
Barbara Melosky

Notice bibliographique

RevueAsia-Pacific Journal of Oncology Nursing · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegorafenibMedicineColorectal cancerClinical trialIntensive care medicineMultidisciplinary approachOncologyRandomized controlled trialDiseaseInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer is a global issue, affecting men and women equally. Over the last 25 years, advances in therapy and multidisciplinary care have led to improvements in survival for those with colorectal cancer. Despite these advances, more therapeutic options are needed for those being treated for this disease.Regorafenib is an oral drug that is a new therapeutic option for our patients. The CORRECT and CONCUR trials demonstrate the efficacy of regorafenib in the last line setting. This article summarizes some of the regorafenib clinical trial data and discusses the strategies to help manage the side effects of this drug including patient education, dose reductions and interruptions, and monitoring hypertension and liver function. Colorectal cancer is a global issue, affecting men and women equally. Over the last 25 years, advances in therapy and multidisciplinary care have led to improvements in survival for those with colorectal cancer. Despite these advances, more therapeutic options are needed for those being treated for this disease.Regorafenib is an oral drug that is a new therapeutic option for our patients. The CORRECT and CONCUR trials demonstrate the efficacy of regorafenib in the last line setting. This article summarizes some of the regorafenib clinical trial data and discusses the strategies to help manage the side effects of this drug including patient education, dose reductions and interruptions, and monitoring hypertension and liver function.

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)
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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,386
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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