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Enregistrement W4386849885 · doi:10.7759/cureus.45517

Adverse Side Effects of Crizotinib in the Treatment of Anaplastic Lymphoma Kinase-Mutated Non-small Cell Lung Cancer: A Systematic Review

2023· review· en· W4386849885 sur OpenAlexaboutno aff
Sherie George, Srushti R Shahi, Zahra Ali, Abdelrahman Abaza, Aneeque Jamil, Sai Dheeraj Gutlapalli, Marya Ali, Mrinal J P Oble, Shamsun Nahar Sonia, Pousette Hamid

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCrizotinibAnaplastic lymphoma kinaseAdverse effectOncologyLung cancerInternal medicineDiscontinuationNausea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung cancer is the leading cause of cancer deaths worldwide, with the majority consisting of non-small cell lung cancer (NSCLC). Genetic mutations present an opportunity for targeted therapy, in addition to current mainstay treatments such as chemotherapy and radiotherapy. Overall, 5% of NSCLCs have an anaplastic lymphoma kinase (ALK) mutation, often prevalent in a younger population. Crizotinib is an ALK inhibitor that was approved to treat ALK-mutated advanced NSCLC. While common side effects such as nausea, fatigue, and diarrhea are mostly well tolerated, adverse side effects can lead to treatment discontinuation or adjustment or can be fatal. This systematic review used articles searched on Google Scholar and PubMed which were assessed using the Cochrane risk-of-bias tool and Newcastle-Ottawa Scale. This yielded nine papers consisting of randomized controlled trials and cohort studies. Side effects resulting in cessation of treatment or dose reduction included liver dysfunction, nausea, neutropenia, and QT prolongation. This review showed that crizotinib has a better side effect profile than chemotherapy in ALK-positive NSCLC, even though toxicities leading to treatment withdrawal are present. Adverse effects were tackled by dose reduction, temporary withdrawal from treatment, and close monitoring.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,337 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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