Manage wisely: poly (ADP-ribose) polymerase inhibitor (PARPi) treatment and adverse events
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Notice bibliographique
Résumé
Poly (ADP-ribose) polymerase (PARP) inhibitors (PARPi) have transformed the treatment landscape in front-line and recurrent high-grade serous ovarian cancer. Maintenance strategies with PARPi have been assessed in randomized phase III trials in ovarian cancer; switch maintenance in the case of olaparib, niraparib, and rucaparib; and concurrent followed by continuation maintenance with veliparib. These studies have shown progression-free survival advantage with PARPi maintenance, with no major adverse changes in the quality of life; however, overall survival data remain immature to date. PARPi have also been incorporated in clinical practice as a single-agent treatment strategy in high-grade serous ovarian cancer, mainly in women who harbor alterations in the <i>BRCA1/2</i> genes or have alterations in the homologous recombination deficiency (HRD) pathway. Contemporary studies are looking into potentially synergistic combination strategies with anti-angiogenics and immune checkpoint inhibitors, among others. The expansion of PARPi treatment has not been limited to ovarian cancer; talazoparib is licensed in patients with HER2-negative breast cancer with germline <i>BRCA</i> mutations (<i>BRCA</i>m), and front-line olaparib maintenance in patients with pancreatic cancer with germline <i>BRCA</i>m. Numerous studies assessing PARPi either in monotherapy or in combination with other agents are ongoing in multiple tumors, including prostate, endometrial, brain, and gastric cancers. Many patients are being treated with PARPi, some for prolonged periods of time. As a result, a thorough knowledge of the potential short- and long-term adverse events and their management is warranted to improve patient safety, treatment efficacy, and towards maintaining an appropriate dose intensity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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