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Enregistrement W2996741513 · doi:10.1155/2019/7698786

Contemporary Tailored Oncology Treatment of Biliary Tract Cancers

2019· review· en· W2996741513 sur OpenAlexfundno aff
F. Turkes, Juliet Carmichael, David Cunningham, Naureen Starling

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research and Practice · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholangiocarcinoma and Gallbladder Cancer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchNational Institute for Health and Care ResearchRoyal Marsden NHS Foundation Trust
Mots-clésMedicineCapecitabineGemcitabineSubtypingOncologyClinical trialInternal medicineAdjuvantCisplatinTargeted therapyChemotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biliary tract cancers (BTCs) are poor prognosis malignancies with limited treatment options. Capecitabine has recently emerged as an effective agent in the adjuvant setting; however, treatment of advanced disease is still limited to first-line cisplatin and gemcitabine chemotherapy. Recent global efforts in genomic profiling and molecular subtyping of BTCs have uncovered a wealth of genomic aberrations which may carry prognostic significance and/or predict response to treatment, and several targeted agents have shown promising results in clinical trials. As such, the uptake of comprehensive genomic profiling for patients with BTCs and the expansion of basket trials to include these patients are growing. This review describes the currently approved systemic therapies for BTCs and provides insight into the emerging targeted and immunotherapeutic agents, as well as conventional chemotherapeutic regimes, currently being investigated in clinical trials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,387
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,124 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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