Enregistrement W3093890556 · doi:10.1016/j.lungcan.2020.10.008

Chemotherapy in non-small cell lung cancer patients after prior immunotherapy: The multicenter retrospective CLARITY study

2020· article· en· W3093890556 sur OpenAlexfundno aff

Melissa Bersanelli, Sebastiano Buti, Diana Giannarelli, Alessandro Leonetti, Alessio Cortellini, Giuseppe Lo Russo, Diego Signorelli, Luca Toschi, Michèle Milella, Sara Pilotto, Emilio Bria, Claudia Proto, Arianna Marinello, Giovanni Randon, Sabrina Rossi, Emanuele Vita, Giulia Sartori, Ettore D’Argento, Eva Qako, Elisa Giaiacopi, Laura Ghilardi, Anna Bettini, Elena Rapacchi, Francesca Mazzoni, Daniele Lavacchi, Vieri Scotti, Lucia Pia Ciccone, Michele De Tursi, Pietro Di Marino, Daniele Santini, Marco Russano, Paola Bordi, Massimo Di Maïo, Marco Audisio, Marco Filetti, Raffaele Giusti, Rossana Berardi, Ilaria Fiordoliva, Giulio Cerea, Elio Gregory Pizzutilo, Alessandra Bearz, Elisa De Carlo, Fabiana Letizia Cecere, Davide Renna, Roberta Camisa, Giuseppe Caruso, Corrado Ficorella, Giuseppe Luigi Banna, Diego Cortinovis, Matteo Brighenti, Marina Chiara Garassino, Marcello Tiseo

Notice bibliographique

RevueLung Cancer · 2020

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesJanssen BiotechAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroMedImmuneMerck Sharp and DohmeBristol-Myers Squibb CanadaEisaiSeattle GeneticsMerck KGaADaiichi Sankyo EuropeSanofiNovartisIpsenBritish Mycological SocietyDaiichi-SankyoUnited Therapeutics CorporationMSD Life Science Foundation, Public Interest Incorporated FoundationBayerCelgeneAstraZenecaRocheAstellas Pharma USPfizerBoehringer Ingelheim

Mots-clésMedicineInternal medicineOncologyLung cancerClinical endpointChemotherapyImmunotherapyRetrospective cohort studyConfidence intervalGemcitabineHazard ratioCancerClinical trial

DOI10.1016/j.lungcan.2020.10.008

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,002

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,006

Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,002	0,004
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,000	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,001	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,001	0,001
Science ouverte	0,001	0,001
Intégrité de la recherche	0,001	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,001	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.

Tête enseignante Opus0,007

Tête enseignante GPT0,307

Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations21

Publié2020

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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