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Enregistrement W4320167692 · doi:10.1080/21645515.2023.2178217

The emerging landscape of neo/adjuvant immunotherapy in renal cell carcinoma

2023· review· en· W4320167692 sur OpenAlexaff
Pooya Dibajnia, Luisa M. Cardenas, Aly‐Khan A. Lalani

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePembrolizumabRenal cell carcinomaAdjuvantOncologyImmunotherapyInternal medicineDiseaseAdjuvant therapyNeoadjuvant therapyIntensive care medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adjuvant and neoadjuvant therapies that reduce the risk of renal cell carcinoma (RCC) recurrence remain an area of unmet need. Advances have been made in metastatic RCC recently by leveraging PD-1/PD-L1 immune checkpoint inhibitors (ICIs). These agents are currently being investigated in the adjuvant and neoadjuvant settings to determine if intervention early in the disease trajectory offers a clinically meaningful benefit. While a disease-free survival benefit has been demonstrated with pembrolizumab, results from other ICI studies have not been positive to date. More mature data from these studies are needed to determine whether there is a survival benefit to ICIs in the curative-intent setting. The success of ICIs has also ushered a new wave of studies combining ICIs with other agents such as targeted therapies and vaccines, which are in early stages of investigation. We review the current state of adjuvant/neoadjuvant therapy in RCC and highlight opportunities for ongoing study.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0040,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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