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Enregistrement W4397007301 · doi:10.1016/j.esmoop.2024.103220

198P Pembrolizumab plus olaparib vs pembrolizumab plus chemotherapy after induction with pembrolizumab plus chemotherapy for locally recurrent inoperable or metastatic TNBC: Patient-reported outcomes from KEYLYNK-009

2024· article· en· W4397007301 sur OpenAlexaff
Antonio Llombart‐Cussac, H.S. Rugo, Mark E. Robson, S-A. Im, F. Dalenc, Eduardo Yañez Ruiz, F.A. Reyes, J.M. Walshe, Y-H Im, Svitlana Kulyk, Alexander S. Dudnichenko, N. Llinas, Shigehira Saji, A. Bardia, N. Harbeck, Amin Haiderali, L. Fan, Allison Martin Nguyen, J.A. Mejia, David W. Cescon

Notice bibliographique

RevueESMO Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesGenentechJapanese Society of Medical OncologyDaewoong Pharmaceutical CompanyChugai PharmaceuticalSeagenRadius HealthGilead SciencesEisaiDaiichi Sankyo EuropeSanofiAmgenPfizerLes Laboratories Pierre FabreAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésPembrolizumabMedicineChemotherapyOlaparibOncologyInternal medicineImmunotherapyCancerPolymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phase II KEYLYNK-009 (NCT04191135) study evaluated maintenance pembrolizumab (pembro) + olaparib (ola) vs pembro + chemotherapy (chemo) in patients (pts) with metastatic TNBC who had clinical benefit from induction with first-line pembro + chemo. We present patient-reported outcomes (PROs) from this study to provide important evidence on the benefit/risk profile of these treatments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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