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Enregistrement W4200163190 · doi:10.3389/fonc.2021.780507

Drug Intensification in Future Postoperative Radiotherapy Practice in Biochemically-Relapsing Prostate Cancer Patients

2021· article· en· W4200163190 sur OpenAlexaff
Axel Cailleteau, Paul Sargos, Fred Saad, I. Latorzeff, S. Supiot

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsIpsenAstellas PharmaAstraZeneca
Mots-clésProstate cancerMedicineProstatectomyRadiation therapyProstateOncologySalvage therapyInternal medicineAndrogen receptorCancerUrologyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although salvage prostate bed radiotherapy is highly effective in biochemically-relapsing prostate cancer patients following prostatectomy, relapses remain frequent and improvements are needed. Randomized phase 3 trials have shown the benefit of adding androgen-depriving therapy to irradiation, but not all patients benefit from this combination. Preclinical studies have shown that novel agents targeting the androgen receptor, DNA repair, PI3K/AKT/mTOR pathways, or the hypoxic microenvironment may help increase the response to prostate bed irradiation while minimizing potential side effects. This perspective review focuses on the most relevant molecules that may have an impact when combined with salvage radiotherapy, and underlines the strategies that need to be developed to increase the efficacy of salvage post-prostatectomy radiotherapy in prostate cancer patients.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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