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Enregistrement W4293000937 · doi:10.54097/hset.v8i.1219

The Combination Therapy in Breast Cancer Treatment

2022· article· en· W4293000937 sur OpenAlexaff
Qianbing Liu, Yuxin Mei, Weiyi Zhang, Yunkai Zhang

Notice bibliographique

RevueHighlights in Science Engineering and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineOncologyCombination therapyInternal medicineMetastatic breast cancerChemotherapyCancerDrug resistanceDrugPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer (BC) is the cancer that most commonly diagnosed worldwide, which result in the cause of cancer-related deaths. The majority of BC diagnoses were HR+ and HER2- (71%) and HER2+BC accounts for 10-20% of all breast tumors. There is no magic drug for the treatment of breast cancer at present. Endocrine therapy is the preferable treatment for HR+/HER2- metastatic breast cancer. However, long-term use may produce certain drug resistance. Tucatinib, as a HER2 inhibitor, can be combined with chemotherapy to treat HER2+BC.Combination therapy can offers patients the opportunity to derive the maximum benefit from treatment, at the same time, it can minimize or eliminate relapse, drug resistance and toxic effects and thus the BC patients can have a good quality of life. This paper discussed the combination therapy of endocrine therapy or tucatinib with other drugs and compared their advantages and disadvantages in breast cancer therapy, providing better choice for clinical treatment of BC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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