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Enregistrement W4318025266 · doi:10.1097/spc.0000000000000637

Immunotherapy for older patients with cancer

2023· review· en· W4318025266 sur OpenAlexaff
Tatianny P. Araujo Vargas, Abdullah Al-Humiqani, Danilo Giffoni de Mello Morais Mata, Ines B. Menjak

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Supportive and Palliative Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of TorontoHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTolerabilityClinical trialImmunotherapyGeriatric oncologyIntensive care medicineMEDLINECancerInternal medicineAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF THE REVIEW: The aim of this review is to describe the clinical use and tolerability of immune checkpoint inhibitors in older adults with solid tumors, where there is an abundance of evidence with recent updates including subgroups of older patients. RECENT FINDINGS: Studies with updated analyses and subgroups of older patients show that in general older patients benefit as well as younger patients and tolerate immunotherapy very well. However, in some instances of combination therapies which may expose patients to more toxicity, the benefits are reduced, and careful selection of older patients, including adjunctive assessments such as geriatric assessment, can help to identify the appropriate treatment for an individual patient. SUMMARY: Older adults remain underrepresented in clinical trials, including those involving immunotherapy. Therefore, efforts must be made to include more older patients in trials and to assess real-world evidence to inform decision-making.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,311 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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