A pragmatic guide for management of adverse events associated with lorlatinib
Notice bibliographique
Résumé
Lorlatinib is a brain-penetrant, third-generation tyrosine kinase inhibitor (TKI) indicated for the treatment of anaplastic lymphoma kinase (ALK)-positive metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC). In clinical trials, lorlatinib has shown durable efficacy and a manageable safety profile in treatment-naive patients and in those who have experienced progression while receiving first- and/or second-generation ALK TKIs. Lorlatinib has a distinct safety profile from other ALK TKIs, including hyperlipidemia and central nervous system effects. Clinical trial data showed that most adverse events (AEs) can be managed effectively or reversed with dose modifications (such as dose interruptions or reductions) or with concomitant medications without compromising clinical efficacy or quality of life for patients. A pragmatic approach to managing AEs related to lorlatinib is required. We present patient-focused recommendations for the evaluation and management of select AEs associated with lorlatinib developed by clinicians and nurses with extensive lorlatinib expertise in routine clinical practice. The recommendations follow the general framework of "prepare, monitor, manage, reassess" to streamline AE management and assist in practical, actionable, and personalized patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».