MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2781517286 · doi:10.15406/jcpcr.2017.08.00275

ALK Inhibitors in NSCLC- Crizotinib and Beyond

2017· article· en· W2781517286 sur OpenAlexaff
Albaba Hamzeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer Prevention & Current Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrizotinibMedicineClinical OncologySurgical oncologyOncologyInternal medicineCancer imagingALK inhibitorLung cancerCancer researchCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The detection of ALK rearrangement has changed the treatment and prognosis in this subgroup of patients. Crizotinib, which was originally developed for treatment of anaplastic large-cell lymphoma. Table The approval was based on the results of the PROFILE 1007, with PFS of 7.7 months, compare to 3months in the chemotherapy arm, and the RR was 65%. 5 Crizotinib waslater on approved for the 1st line treatment based on the results of the PROFILE 1014 phase III trial, showing PFS of 10.9 months vs. 7 months, and RR of 74% vs. 45% in the Crizotinib and chemotherapy arm, respectively. The toxicity profile of crizotinib is different from chemotherapy, and includes vision disorders, diarrhea, nausea, vomiting, constipation, elevated liver aminotransferase levels and edema (Table Currently, crizotinib is the standard 1st line treatment for NSCLC harboring ALK rearrangement, although most of the patients will develop resistance to treatment after a median of 10 months. Resistance to treatment is uasually related to the emergence of new resistant clones. 7 About a quarter of patients with ALK-rearranged NSCLC will have CNS involvement at time of diagnosis, and that site is the most frequent site of disease progression. The inevitable resistance to treatment raised the need for new ALK inhibitors, with high penetrance of the bloodbrain barrier and activity against the resistant clones in the second line setting and beyond.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,436 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cancer Prevention & Current ResearchMême sujetLung Cancer Treatments and MutationsTravaux en français237 207