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Enregistrement W2971786452 · doi:10.1155/2019/7135437

Up-to-Date Tailored Systemic Treatment in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma

2019· review· en· W2971786452 sur OpenAlexfundno aff
Caroline Fong, Emma Burke, David Cunningham, Naureen Starling

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research and Practice · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesServierNational Institute for Health and Care ResearchSanofiMedImmuneMerckRoyal Marsden NHS Foundation TrustAmgenPfizerInstitute of Cancer ResearchCelgeneBayerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineMalignancyPancreatic ductal adenocarcinomaStromaLimitingImmunotherapyOncologyPancreatic cancerTumor microenvironmentIntensive care medicineInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite intensive research efforts, pancreatic ductal adenocarcinoma is still regarded as an aggressive and life-limiting malignancy. Combination chemotherapy regimens that underpin the current treatment approach in the advanced setting have led to incremental survival gains in recent years but have failed to confer patients with a median overall survival that exceeds 12 months from diagnosis. Research has since focussed on understanding the role and interplay between various components of the desmoplastic stroma and tumour microenvironment, in addition to developing targeted therapies based on molecular features to improve the prognosis associated with this malignancy. This review will summarise the available systemic treatment options and discuss potential methods to refine the resolution of patient selection to enhance responses to currently available therapies. Furthermore, it will explore newer approaches anticipated to come to the fore of future clinical practice, such as agents targeting the DNA damage response and tumour microenvironment as well as immunotherapy-based combinations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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