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Enregistrement W3134221665 · doi:10.1136/jitc-2020-001901

Considerations for treatment duration in responders to immune checkpoint inhibitors

2021· review· en· W3134221665 sur OpenAlexaff
Thomas U. Marron, Aideen E. Ryan, Sangeetha M. Reddy, Sabina Kaczanowska, Rania H. Younis, Dipti Thakkar, Jiajia Zhang, Todd Bartkowiak, Rachel Howard, Kristin G. Anderson, Daniel J. Olson, Abdul Rafeh Naqash, Ravi B. Patel, Esha Sachdev, María E. Rodríguez-Ruiz, Michal Sheffer, S. Church, Christopher A. Fuhrman, Abigail E. Overacre-Delgoffe, Rosa Nguyen, Vaia Florou, Jessica E. Thaxton, David H. Aggen, Jennifer L. Guerriero

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteSociety for Immunotherapy of Cancer
Mots-clésMedicineImmunotherapyClinical trialLimitingOncologyCancerInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have improved overall survival for cancer patients, however, optimal duration of ICI therapy has yet to be defined. Given ICIs were first used to treat patients with metastatic melanoma, a condition that at the time was incurable, little attention was initially paid to how much therapy would be needed for a durable response. As the early immunotherapy trials have matured past 10 years, a significant per cent of patients have demonstrated durable responses; it is now time to determine whether patients have been overtreated, and if durable remissions can still be achieved with less therapy, limiting the physical and financial toxicity associated with years of treatment. Well-designed trials are needed to identify optimal duration of therapy, and to define biomarkers to predict who would benefit from shorter courses of immunotherapy. Here, we outline key questions related to health, financial and societal toxicities of over treating with ICI and present four unique clinical trials aimed at exposing criteria for early cessation of ICI. Taken together, there is a serious liability to overtreating patients with ICI and future work is warranted to determine when it is safe to stop ICI.

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 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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,337 · 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'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

Citations134
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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