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Enregistrement W4382502641 · doi:10.2217/fon-2022-1157

A plain language summary of results from the GARNET study of dostarlimab in patients with endometrial cancer

2023· article· en· W4382502641 sur OpenAlexaff
Ana Oaknin, Lucy Gilbert, Anna V. Tinker, Jubilee Brown, Cara Mathews, Joshua Z. Press, Renaud Sabatier, David M. O’Malley, Vanessa Samouëlian, Valentina Boni, Linda Duska, Sharad Ghamande, Prafull Ghatage, Rebecca Kristeleit, Charles A. Leath, Yuping Dong, Jennifer Veneris, Bhavana Pothuri

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCBC Cancer AgencyUniversity of CalgaryUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndometrial cancerCancerOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WHAT IS THIS SUMMARY ABOUT?: Dostarlimab, also known by the brand name JEMPERLI, is a medicine that can be used to treat certain types of endometrial cancer. GARNET is an ongoing phase 1 clinical study that is testing the safety and side effects of dostarlimab and the best way to administer it to patients. The results presented in this summary are from a time point in the middle of the study. WHAT WERE THE RESULTS?: The results from the GARNET study published in 2022 showed how well dostarlimab worked for people participating in the study. Dostarlimab was found to reduce the size of tumors in patients with certain types of endometrial cancer. The patients treated with dostarlimab had side effects that could be managed and few severe side effects. WHAT DO THE RESULTS MEAN?: The results of the GARNET study led to dostarlimab being approved to treat patients with certain types of endometrial cancer. For patients with advanced-stage endometrial cancer, or endometrial cancer that has come back after chemotherapy (recurrent), there are few treatment options. The results suggest that dostarlimab may provide long-term benefits for these patients.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,294 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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