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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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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