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Enregistrement W2895166167 · doi:10.1111/ajco.13065

Emerging data and future directions for CDK4/6 inhibitor treatment of patients with hormone receptor positive HER2‐non‐amplified metastatic breast cancer

2018· article· en· W2895166167 sur OpenAlexaff
Elgene Lim, Jane Beith, Frances Boyle, Richard de Boer, Rina Hui, Nicole McCarthy, Andrew Redfern, Theresa Wade, Natasha Woodward

Notice bibliographique

RevueAsia-Pacific Journal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetastatic breast cancerBreast cancerCyclin-dependent kinase 4PalbociclibMedicineContext (archaeology)OncologyHormone receptorCancerInternal medicineHuman Epidermal Growth Factor Receptor 2Endocrine systemCancer researchHormoneCell cycleBiologyCyclin-dependent kinase 2

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cyclin-dependent kinase (CDK4/6) inhibitors in combination with endocrine therapy are currently the optimal first line treatment for hormone receptor (HR) positive, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) non-amplified metastatic breast cancer (MBC). However, not all patients benefit from this treatment and all patients will inevitably progress. Identifying therapeutic strategies in this setting is therefore of immediate clinical importance. We present an overview of the mechanisms of resistance to CDK4/6 inhibitors and review potential biomarkers that may guide therapy selection. We also discuss the use of CDK4/6 inhibitors in the context of non-HR-positive/HER2-non-amplified breast cancer and in combination with therapies other than endocrine 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 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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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