THE SIDE EFFECTS OF SORAFENIB, SUNITINIB, AND TEMSIROLIMUS AND THEIR THERAPY IN PATIENTS WITH METASTATIC RENAL-CELL CARCINOMA
Notice bibliographique
Résumé
Objective: to provide a systematic review of the adverse reactions of sorafenib, sunitinib, and temsirolimus and to outline actions for their prevention and correction.Materials and methods. To provide a description of the main methods to decrease the toxicity of these drugs, the authors made a systemat- ic review of their adverse reactions, by using the publications available in the PubMed database, monographs on the medicines, and instruc- tions for their medical use. Results. The frequency of their adverse reactions varied from < 1 to 72%. Grades III—IV side effects are noted more rarely; their incidence is < 1 to 13% for sorafenib, < 1 to 16% for sunitinib, and 1 to 20% for temsirolimus. Sinitinib causes most grades III—IV adverse reactions and sofafenib does the least. However, close comparative studies of the safety of these kinase inhibitors are still lacking. Virtually all side effects can be effectively prevented and treated. Conclusion. The prevention, timely recognition, and treatment of the adverse reactions of these agents are of great importance, which allows avoidance of the unneeded dosage reduction that may result in worse therapeutic efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».