MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2979419766

Prospective Randomized Phase II Parallel Study of Vinorelbine Maintenance Therapy versus Best Supportive Care in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer.

2017· article· en· W2979419766 sur OpenAlexaff
Adnan Khosravi, Zahra Esfahani‐Monfared, Sharareh Seifi, Kian Khodadad

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVinorelbineGemcitabineCarboplatinMedicineHazard ratioInternal medicineMaintenance therapyLung cancerOncologyChemotherapyRandomized controlled trialPerformance statusProgression-free survivalSurgeryConfidence interval
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Maintenance strategy has been used to improve survival in non-small cell lung cancer (NSCLC). We investigated whether switch maintenance therapy with vinorelbine improved progression free survival (PFS) after first-line chemotherapy with gemcitabine plus carboplatin. MATERIALS AND METHODS: , day 1, 15) or the best supportive care until disease progression. RESULTS: A total of 100 patients were registered, of whom 34 had a non-progressive response to first-line chemotherapy and randomly received maintenance vinorelbine (n=19) or best supportive care (n=15). The hazard ratio of PFS in the vinorelbine group relative to the best supportive care group was 1.097 (95% confidence interval = 0.479-2.510; P-value =0.827). There was no significant difference between the overall survival for the two groups (P=0.068). CONCLUSION: Switch maintenance strategies are beneficial, but defining the right candidates for treatment is a problem. Moreover, the trial designs do not always reflect the real-world considerations. Switch maintenance therapy with vinorelbine, though had tolerable toxicity, did not improve PFS in patients with NSCLC. Therefore, other agents should be considered in this setting.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePubMed→Même sujetLung Cancer Treatments and Mutations→Travaux en français237 207→