Notice bibliographique
Résumé
We analysed data for the use of obinutuzumab in the treatment of CD20-positive lymphoproliferative disorders including chronic lymphocytic leukemia (CLL) and non-Hodgkin lymphomas (NHL). Marked progress in the outcomes of B-cell NHL came with the development of targeted therapy against CD20 with the monoclonal antibody rituximab. Despite the benefit seen with rituximab, many patients relapse or become refractory after rituximab-containing therapies. This led to the development of more effective anti-CD20 monoclonal antibodies such as obinutuzumab. Several Phase III studies have been conducted comparing rituximab to obinutuzumab in patients with B-cell NHL. Obinutuzumab is a glycoengineered Type II anti-CD20 monoclonal antibody. An overview of the recently presented and/or published Phase III studies investigating obinutuzumab in the treatment of NHL and CLL are presented. The CLL11 Phase III study was the first study demonstrating the superiority of obinutuzumab over rituximab. Recently, several other Phase III studies have demonstrated improved outcomes for CLL and NHL with the use of obinutuzumab. Further evaluation, longer follow-up, and future studies investigating combination therapy with novel agents are warranted to demonstrate if obinutuzumab should replace rituximab as the standard of care.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».