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Enregistrement W4382278483 · doi:10.20517/cdr.2023.02

Mechanisms and clinical implications in renal carcinoma resistance: narrative review of immune checkpoint inhibitors

2023· review· en· W4382278483 sur OpenAlexaff
Sunil Samnani, Faraz Sachedina, Mehul Gupta, Vishal Navani

Notice bibliographique

RevueCancer Drug Resistance · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)MedicineImmune checkpointClear cell renal cell carcinomaRenal cell carcinomaDiseaseNarrative reviewImmune systemImmunotherapyLife expectancyOncologyIntensive care medicineCancer researchImmunologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is the most common histological subtype of renal cell carcinoma. The prognosis for patients with ccRCC has improved over recent years with the use of combination therapies with an anti-programmed death-1 (PD-1) backbone. This has enhanced the quality of life and life expectancy of patients with this disease. Unfortunately, not all patients benefit; eventually, most patients will develop resistance to therapy and progress. Recent molecular, biochemical, and immunological research has extensively researched anti-angiogenic and immune-based treatment resistance mechanisms. This analysis offers an overview of the principles underpinning the resistance pathways related to immune checkpoint inhibitors (ICIs). Additionally, novel approaches to overcome resistance that may be considered for the trial context are discussed.

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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 recherche0,0010,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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