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Enregistrement W2653957511 · doi:10.1097/spc.0000000000000280

The role of bone-targeted therapies for prostate cancer in 2017

2017· review· en· W2653957511 sur OpenAlexaff
Samer L. Traboulsi, Fred Saad

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesAstellas PharmaAmgen
Mots-clésMedicineDenosumabAbiraterone acetateProstate cancerEnzalutamideZoledronic acidOncologyRandomized controlled trialClinical trialInternal medicineCancerOsteoporosisAndrogen deprivation therapyAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Bone-targeted agents (BTAs), such as zoledronic acid and denosumab, delay the occurrence of skeletal-related events (SREs) in metastatic prostate cancer (PCa) patients. Recently, several agents, such as abiraterone acetate, enzalutamide and radium-223, were approved for the treatment of metastatic castration-resistant PCa (mCRPC). These agents resulted in improved overall survival (OS), pain control and had positive effects on bone health. Combining BTAs to the newly approved agents demonstrates additional benefits that warrant a review of available evidence looking at appropriate combination therapies and timing of BTAs for optimizing the management of advanced and metastatic PCa. RECENT FINDINGS: Post-hoc analyses of randomized trials demonstrated some benefits from combination therapy, such as increased OS when denosumab was used concurrently with radium-223 and when BTAs were used with abiraterone acetate. BTAs were not beneficial for the prevention of bone metastases. SUMMARY: There is a suggestion of synergy or additive effects between BTAs and new agents approved for the treatment of metastatic PCa, resulting in potential clinical benefits. Therefore, prospective randomized studies evaluating the safety and benefits of combination therapies to address gaps in the literature are needed to optimize treatment of mCRPC.

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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,501
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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