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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

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 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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