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Enregistrement W4366775212 · doi:10.3390/curroncol30040332

Triplet Therapy in Metastatic Castrate Sensitive Prostate Cancer (mCSPC)—A Potential New Standard of Care

2023· review· en· W4366775212 sur OpenAlexaffvenue
Abhenil Mittal, Srikala S. Sridhar, Michael Ong, Di Jiang

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEMD SeronoIpsenSanofiAstraZenecaAmgenPfizerBristol-Myers Squibb
Mots-clésDocetaxelMedicineAndrogen deprivation therapyProstate cancerOncologyAbiraterone acetateClinical trialCancerInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment paradigm for metastatic castrate-sensitive prostate cancer (mCSPC) has evolved rapidly in the past decade with the approval of several life-prolonging therapies including docetaxel chemotherapy and multiple androgen receptor pathway inhibitors (ARPI) in combination with androgen deprivation therapy (ADT). Recently reported phase-three trials have demonstrated a survival benefit of upfront triplet therapy with ADT, docetaxel plus either abiraterone acetate or darolutamide when compared to ADT plus docetaxel alone. However, multiple questions including the incremental benefit of docetaxel to a combination of ADT and ARPI, the timing of ARPI, optimal patient selection for triplet therapy and clinical and genomic biomarkers still remain to be answered. Moreover, real-world data suggest suboptimal treatment intensification with many patients treated with ADT alone highlighting challenges in implementation. In this article, we review the phase-three data associated with triplet therapy in mCSPC. We also discuss the knowledge gaps that exist despite the completion of these studies and how ongoing studies are likely to change the paradigm in the near future. Finally, we provide a simple algorithm based on current data that clinicians can use in daily practice to select patients for appropriate treatment strategies.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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