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Enregistrement W2981839573 · doi:10.1093/annonc/mdz295

Position of an international panel of lung cancer experts on the decision for expansion of approval for pembrolizumab in advanced non-small-cell lung cancer with a PD-L1 expression level of ≥1% by the USA Food and Drug Administration

2019· editorial· en· W2981839573 sur OpenAlexaff
Giannis Mountzios, Jordi Remón, Silvia Novello, Normand Blais, Raffaele Califano, Tanja Čufer, Anne‐Marie C. Dingemans, Stephen V. Liu, Nir Peled, Nathan A. Pennell, Martin Reck, Christian Rolfo, Daniel S.W. Tan, Johan Vansteenkiste, Howard West, Benjamin Besse

Notice bibliographique

RevueAnnals of Oncology · 2019
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPembrolizumabMedicineLung cancerChemotherapyOncologyInternal medicinePemetrexedCancerImmunotherapyCisplatin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune-checkpoint inhibitors (ICIs) have transformed the therapeutic landscape of advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC) and now represent the new first-line standard of care (SoC), either in combination with platinum-based chemotherapy, achieving a survival benefit independent of histology and programmed death ligand-1 (PD-L1) expression levels [1–4], or as monotherapy in patients whose tumors express PD-L1 in ≥50% of the tumor cells [5, 6]. Recently, the phase III KEYNOTE 042 trial reported that pembrolizumab monotherapy (200 mg every 3 weeks for up to 35 cycles) in patients with a PD-L1 tumor proportion score (TPS) of at least 1% significantly improved overall survival (OS) compared with investigators’ choice of platinum-based chemotherapy [16.7 months versus 12.1 months, hazard ratio (HR) 0.81; 95% confidence interval (CI) 0.71–0.93; P = 0.0018] [7].

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0060,006
Intégrité de la recherche0,0350,033
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,009

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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