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Enregistrement W2972065144 · doi:10.21037/apm.2019.08.07

Role of bone-modifying agents in advanced cancer

2019· article· en· W2972065144 sur OpenAlexaff
Danielle Desautels, Craig Harlos, Katarzyna J. Jerzak

Notice bibliographique

RevueAnnals of Palliative Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of ManitobaUniversity of TorontoCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDenosumabSpinal cord compressionMultiple myelomaOsteoclastBone painOsteonecrosis of the jawCancerOncologyBone Density Conservation AgentsBisphosphonateOsteoblastOsteoporosisInternal medicineBone densitySpinal cord

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone lesions from metastatic solid tumors and multiple myeloma (MM) represent an important source of morbidity in patients with incurable malignancies. Dysregulation of osteoclast and osteoblast activity caused by tumor cells in the bone microenvironment weakens the structural integrity of bone and predisposes to skeletal-related events (SREs), which can include severe bone pain, pathologic fracture, spinal cord compression and hypercalcemia. In order to reduce the risk of these complications, the supportive treatment of patients with bone lesions from advanced cancer typically includes the use of bone-modifying agents (BMAs), specifically bisphosphonates and denosumab. The choice of specific agent, dosing schedule and duration of therapy should be individualized by taking into account disease characteristics, medication side-effect profiles and patient preferences.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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