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Enregistrement W3013640632 · doi:10.1200/edbk_280687

Novel Strategies to Effectively De-escalate Curative-Intent Therapy for Patients With HPV-Associated Oropharyngeal Cancer: Current and Future Directions

2020· article· en· W3013640632 sur OpenAlexaff
Katharine A. Price, Anthony C. Nichols, Colette J. Shen, Almoaidbellah Rammal, Pencilla Lang, David A. Palma, Ari J. Rosenberg, Bhisham Chera, Nishant Agrawal

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Clinical Oncology Educational Book · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCetuximabDe-escalationRadiation therapyChemoradiotherapyOncologyInternal medicineAdjuvantChemotherapyCancerIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment of patients with HPV-associated oropharyngeal cancer (HPV-OPC) is rapidly evolving and challenging the standard of care of definitive radiotherapy with concurrent cisplatin. There are numerous promising de-escalation strategies under investigation, including deintensified definitive chemoradiotherapy, transoral surgery followed by de-escalated adjuvant therapy, and induction chemotherapy followed by de-escalated locoregional therapy. Definitive radiotherapy alone or with cetuximab is not recommended for curative-intent treatment of patients with locally advanced HPV-OPC. The results of ongoing phase III studies are awaited to help answer key questions and address ongoing controversies to transform the treatment of patients with HPV-OPC. Strategies for de-escalation under investigation include the incorporation of immunotherapy and the use of novel biomarkers for patient selection for de-escalation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,469

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,383 · 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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