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Enregistrement W2955997569 · doi:10.1093/jjco/hyz085

An umbrella study of biomarker-driven targeted therapy in patients with platinum-resistant recurrent ovarian cancer: a Korean Gynecologic Oncology Group study (KGOG 3045), AMBITION

2019· article· en· W2955997569 sur OpenAlexaff
Jung‐Yun Lee, Ju Yeon Yi, Hyun Soo Kim, June Lim, Sunghoon Kim, Byoung Ho Nam, Hee Seung Kim, Jae‐Weon Kim, Chel Hun Choi, Byoung‐Gie Kim

Notice bibliographique

RevueJapanese Journal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDurvalumabOlaparibOncologyGynecologic oncologyInternal medicineClinical endpointOvarian cancerBiomarkerResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsImmunotherapyChemotherapyTargeted therapyClinical trialCancerNivolumabPhases of clinical research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pilot study of biomarker-driven targeted therapy in patients with platinum-resistant recurrent ovarian cancer has been started in Korea. Archival tumor samples were tested for HRD and PD-L1 status. Treatment arms will be allocated according to the test results. For HRD+ patients, we tested the synergistic effects of olaparib and other agents; treatment arms will randomly be allocated. (Arm 1: olaparib and cediranib; Arm 2: olaparib and durvalumab). For HRD- patients, we tested the role of biomarker-driven immunotherapy according to PD-L1 expression (Arm 3: durvalumab and chemotherapy in patients with high PD-L1 expression; Arm 4: durvalumab, tremelimumab, and chemotherapy in patients with low PD-L1 expression). Sixty-eight patients will be included from three Korean institutions within 1 year. The primary endpoint is the response rate according to RECIST 1.1 (6 months after treatment initiation). This trial has been registered with clinicaltrials.gov, and the registration number is NCT03699449.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,352 · 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'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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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