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Enregistrement W4252377846 · doi:10.5489/cuaj.117

Management of skeletal-related events in patients with advanced prostate cancer and bone metastases: Incorporating new agents into clinical practice

2012· article· en· W4252377846 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alan So, Joseph L. Chin, Neil Fleshner, Fred Saad

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of TorontoLondon Health Sciences CentreUniversity Health NetworkUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAmgen CanadaAmgen
Mots-clésDenosumabZoledronic acidMedicineProstate cancerOncologyInternal medicineCancerOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal-related events (SREs) are a common complication of bone metastases, and have serious negative consequences for patients with castrate-resistant prostate cancer (CRPC). SREs can lead to severe pain, increased risk of death, increased health care costs and reduced quality of life. Until recently, zoledronic acid has been the sole standard of care for the prevention of SREs in men with CRPC with bone metastases. Denosumab, a receptor activator of nuclear factor kappa-B ligand (RANK-L) inhibitor, has been recently approved for use in Canada for this indication, thus presenting another option for these patients. Denosumab was shown to be superior to zoledronic acid in delaying the time to first or subsequent SREs in CRPC patients with bone metastases. This review discusses current and previous trials examining agents designed to prevent SREs in men with CRPC and bone metastases. It also discusses the practical aspects of administering a bone-targeted therapy, including choosing a bone-targeted therapy, monitoring at the onset and during therapy, switching from one therapy to another, and assessing potential complications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations66
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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