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Enregistrement W2612201852 · doi:10.1200/jop.2017.022137

Evolving Treatment of Advanced Urothelial Cancer

2017· review· en· W2612201852 sur OpenAlexaff
Srikala S. Sridhar

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBladder cancerTolerabilityCisplatinOncologyCystectomyInternal medicineCancerDiseaseClinical trialUrothelial cancerChemotherapyIntensive care medicineAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urothelial cancer of the bladder is a smoking-related cancer and the fifth most common cancer in the United States. At presentation, up to 25% of patients will have muscle-invasive disease and, despite cystectomy or bladder-sparing trimodality approaches, will develop metastatic disease. Cisplatin-based combination chemotherapy regimens remain the standard of care in first-line metastatic disease. Although response rates to these regimens are high, they are rarely durable, and median overall survival is only 12 to 15 months. Treatment options following progression on cisplatin-based regimens or for patients unfit for cisplatin due to poor performance status, impaired renal function, or comorbidities have been quite limited. However, there is now a new class of drugs known as immune checkpoint inhibitors, which target the programmed cell death 1/programmed cell death-ligand 1 axis and promote antitumor immunity, that are showing both efficacy and tolerability. These drugs have now been approved for use in both cisplatin-treated and most recently cisplatin-unfit patients. Clinical trials are currently ongoing to determine how best to use these drugs and whether they should be used alone or in combination with other treatments. This review will discuss the current standard of care in the management of urothelial cancer and highlight recent trials of immunotherapy in this disease.

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)0,001
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
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)0,0000,000

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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