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Enregistrement W4387948572 · doi:10.1007/s40265-023-01950-0

Current and Future Treatment Landscape for Idiopathic Pulmonary Fibrosis

2023· review· en· W4387948572 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrugs · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversitätsklinikum Essen
Mots-clésNintedanibMedicinePirfenidoneIdiopathic pulmonary fibrosisClinical trialIntensive care medicineDiseaseDrug developmentClinical endpointInternal medicineLungDrugPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) remains a disease with poor survival. The pathogenesis is complex and encompasses multiple molecular pathways. The first-generation antifibrotics pirfenidone and nintedanib, approved more than 10 years ago, have been shown to reduce the rate of progression, increase the length of life for patients with IPF, and work for other fibrotic lung diseases. In the last two decades, most clinical trials on IPF have failed to meet the primary endpoint and an urgent unmet need remains to identify agents or treatment strategies that can stop disease progression. The pharmacotherapeutic landscape for IPF is moving forward with a number of new drugs currently in clinical development, mostly in phase I and II trials, while only a few phase III trials are running. Since our understanding of IPF pathogenesis is still limited, we should keep focusing our efforts to deeper understand the mechanisms underlying this complex disease and their reflection on clinical phenotypes. This review discusses the key pathogenetic concepts for the development of new antifibrotic agents, presents the newest data on approved therapies, and summarizes new compounds currently in clinical development. Finally, future directions in antifibrotics development 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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,956
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)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,302 · 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