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Enregistrement W3214899089 · doi:10.3390/jcm10235568

Biomarkers of Trifluridine-Tipiracil Efficacy

2021· review· en· W3214899089 sur OpenAlexaff
Ioannis A. Voutsadakis

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensNOSM UniversityEssar Steel Algoma (Canada)Sault Area Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerInternal medicineOncologyNeutropeniaClinical trialRandomized controlled trialPlaceboChemotherapyCancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trifluridine/tipiracil (TAS-102) is a newer generation chemotherapy that has been approved for the later-line treatment of metastatic colorectal and gastric/gastroesophageal adenocarcinomas. The oral drug provides a modest benefit of prolongation of survival over placebo in pretreated patients with these cancers with acceptable toxicity. Studies have shown rare objective responses (2-4%), and the disease control rates were 44% in both colorectal and gastric cancer randomized trials. Thus, the majority of patients progress through treatment and are burdened by toxicities. To better characterize the sub-group of patients with a higher probability of benefit from trifluridine/tipiracil, predictive biomarkers have been sought using data from randomized trials as well as from non-randomized trials and real-world series. Biomarkers examined include clinical characteristics of the patients, laboratory tests, and tumor derived biomarkers. These studies show that early neutropenia on treatment, and ratios of leukocyte subsets, are potential biomarkers able to predict trifluridine/tipiracil benefit. Combinations of laboratory values and clinical characteristics and proteins involved in trifluridine transport and activation have been examined with initial positive results.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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