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Enregistrement W2750844523 · doi:10.3747/co.24.3634

Systemic Therapy in Incurable Gastroenteropancreatic Neuroendocrine Tumours: A Clinical Practice Guideline

2017· article· en· W2750844523 sur OpenAlexafffundvenue
Simron Singh, Duvaraga Sivajohanathan, Timothy R. Asmis, C. Cho, Nour M. Hammad, Calvin Law, Rebecca Wong, Kevin Zbuk

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentrePrincess Margaret Cancer CentreKingston General HospitalOttawa HospitalSouthlake Regional Health CenterMcMaster UniversityCancer Care OntarioOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesIpsenOntario Ministry of Health and Long-Term CareCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineLanreotideNeuroendocrine tumorsEverolimusSunitinibInternal medicineClinical trialOncologyPopulationMEDLINEGuidelineRandomized controlled trialSystemic therapyAdverse effectOctreotideIntensive care medicineCancerSomatostatinPathologyBreast cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of the present review was to determine which antineoplastic systemic therapy is most effective in improving clinical outcomes for patients with incurable gastroenteropancreatic neuroendocrine tumours (nets). METHODS: A systematic search (2008-2016) of the literature in the medline and embase databases and the Cochrane Database of Systematic Reviews was conducted; abstracts from the American Society of Clinical Oncology, the American Society of Clinical Oncology Gastrointestinal Cancers Symposium, the European Society for Medical Oncology, the European Cancer Congress, the European Neuroendocrine Tumor Society, and the North American Neuroendocrine Tumor Society were reviewed. Draft recommendations were created, and a comprehensive review process was undertaken. Outcomes-including progression-free survival (pfs), overall survival, objective response rate, adverse events, and quality of life-were extracted from each of the studies. RESULTS: Eleven randomized controlled trials (rcts), sixteen nonrandomized prospective studies, and thirteen retrospective studies met the inclusion criteria. CONCLUSIONS: Patients with well-or moderately-differentiated pancreatic nets (pnets) should receive targeted therapy (that is, everolimus or sunitinib), and patients with non-pnets should be offered either targeted therapy (that is, everolimus) or somatostatin analogues (ssas-that is, octreotide long-acting release or lanreotide). Evidence from two phase iii trials demonstrated a significant pfs benefit for patients with pnets. For patients with non-pnets, the evidence comes from subgroup analyses of rcts, as well as from a planned interim analysis. Although the evidence has limitations, the rarity of the disease, coupled with the difficulty of conducting methodologically sound trials in the affected population, means that treatment decisions have to make use of the best available evidence. Because of insufficient evidence for both pnets and non-pnets, no evidence-based recommendation can be made for or against other types of targeted therapy, other ssas, chemotherapy, or combination therapy.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,362 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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