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Enregistrement W4323353350 · doi:10.1016/j.clml.2023.03.002

Response to COVID-19 Vaccination Post-CAR T Therapy in Patients With Non-Hodgkin Lymphoma and Multiple Myeloma

2023· article· en· W4323353350 sur OpenAlexfundno aff
Julia E. Wiedmeier, Madiha Iqbal, Allison Rosenthal, Evandro D. Bezerra, Juan Esteban García-Robledo, Radhika Bansal, Patrick B. Johnston, Matthew Hathcock, Jeremy T. Larsen, P. Leif Bergsagel, Yucai Wang, Craig B. Reeder, José F. Leis, Rafaël Fonseca, Jeanne Palmer, Brianna J. Negaard, Raphael Mwangi, Rahma Warsame, Taxiarchis Kourelis, Suzanne R. Hayman, David Dingli, Prashant Kapoor, Shaji Kumar, Urshila Durani, José C. Villasboas, Jonas Paludo, N. Nora Bennani, Grzegorz S. Nowakowski, Stephen M. Ansell, Januario E. Castro, Mohamed A. Kharfan‐Dabaja, Yi Lin, Paschalis Vergidis, Hemant S. Murthy, Javier Muñoz

Notice bibliographique

RevueClinical Lymphoma Myeloma & Leukemia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLoxo OncologyPharmacyclicsKite PharmaGenentechNational Cancer InstituteGilead SciencesServierAlexion PharmaceuticalsApellis PharmaceuticalsBeiGenePfizerIncyteInnovent BiologicsAdaptive BiotechnologiesSierra OncologyCTI Biopharmabluebird bioTG TherapeuticsRegeneron PharmaceuticalsSanofiAmgenAstraZenecaCidara TherapeuticsMorphoSysCelgeneEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineVaccinationSeroconversionLymphomaImmunologyMultiple myelomaAntibodyCancerChimeric antigen receptorImmune systemImmunotherapyVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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