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Enregistrement W4287377703 · doi:10.1002/pbc.29897

Repurposing alpelisib, an anti‐cancer drug, for the treatment of severe TIE2‐mutated venous malformations: Preliminary pharmacokinetics and pharmacodynamic data

2022· article· en· W4287377703 sur OpenAlexaff
Amandine Remy, Thai Hoa Tran, Josée Dubois, Paul Gavra, Chantal Lapointe, Rochelle Winikoff, Facundo García‐Bournissen, Yves Théorêt, Niina Kleiber

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalWestern UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDosingPharmacodynamicsCoagulopathyPharmacokineticsDrugPharmacogenomicsCancerPharmacologyIntensive care medicineInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive venous malformations involving limbs severely impact quality of life, mostly due to chronic pain and functional limitations. But patients can also display coagulopathy with associated risks of life-threatening thromboembolism and bleeding. Available pharmacological treatments (e.g., sirolimus) are not universally effective. Novel therapies are urgently needed for patients with treatment-resistant venous malformations. We report three patients with TIE-2 receptor mutations treated with alpelisib for 6 months (daily dosing: 50 mg for children weighing <50 kg and 100 mg for those >50 kg). Pain was controlled, gait improved, size of the abnormal venous network decreased, and coagulopathy dramatically improved. Drug exposure was highly variable, suggesting that alpelisib dosing should be individualized to patient's characteristics and guided by therapeutic drug monitoring.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,656

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)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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