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Enregistrement W4383872841 · doi:10.2217/imt-2022-0257

An Assessment of Extended Pembrolizumab Dosing in Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer in the Covid-19 Pandemic

2023· article· en· W4383872841 sur OpenAlexaff
Gordon Taylor Moffat, Lilian Hanna, Wilma M. Hopman, Andrea S. Fung, Pierre-Olivier Gaudreau

Notice bibliographique

RevueImmunotherapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensQueen's UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPembrolizumabMedicineDosingLung cancerAdverse effectInternal medicineCancerRetrospective cohort studyToxicityGastroenterologyImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There are limited clinical data comparing extended dosing (ED) versus standard dosing (SD) of pembrolizumab for metastatic non-small-cell lung cancer. Methods: This retrospective study included patients with metastatic non-small-cell lung cancer and PD-L1 tumor proportion score ≥50% treated with one or more cycles of single-agent pembrolizumab with SD or ED from January 2018 to December 2020. Results: A higher proportion of patients were alive in the ED group (vs SD) at 6 months (94 vs 51%), 12 months (94 vs 33%) and data cutoff (94 vs 26%) (p < 0.001 for all). The rate (44 vs 32%; p = 0.407) and severity of grade ≥3 immune-related adverse events were similar (50 vs 52%); however, ED patients more frequently discontinued treatment due to toxicity (45 vs 15%; p < 0.001). Conclusion: A greater proportion of ED patients were alive at data cutoff, and the rate and severity of immune-related adverse events were similar between groups.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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