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Enregistrement W4402991972 · doi:10.3390/cancers16193336

Drug Interactions between Androgen Receptor Axis-Targeted Therapies and Antithrombotic Therapies in Prostate Cancer: Delphi Consensus

2024· article· en· W4402991972 sur OpenAlexafffund
Kori Leblanc, Scott Edwards, George Dranitsaris, Darryl P. Leong, Marc Carrier, Shawn Malone, Ricardo Rendon, Alison M. Bond, Troy D. Sitland, Paweł Zalewski, Michelle Wang, Urban Emmenegger

Notice bibliographique

RevueCancers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensBayer (Canada)Moncton HospitalSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkOttawa HospitalRegional Municipality of DurhamUniversity of OttawaMcMaster UniversityUniversity of TorontoSt. John’s Health Sciences CentreQueen Elizabeth II Health Sciences CentrePopulation Health Research InstituteDalhousie UniversityHamilton Health SciencesMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesBayer Canada
Mots-clésMedicineAntithromboticEnzalutamideDrugDrug classIntensive care medicineProstate cancerPharmacologyCancerInternal medicineAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Abiraterone acetate, apalutamide, darolutamide, and enzalutamide, which make up the androgen receptor axis-targeted therapies (ARATs) drug class, are commonly used in the management of prostate cancer. Many patients on ARATs also receive oral antithrombotic therapy (i.e., anticoagulants or antiplatelets). The concomitant use of ARATs and antithrombotic therapies creates the potential for clinically relevant drug–drug interactions, but the literature regarding the actual consequences of these interactions, and guidance for co-prescribing, is limited. We assembled a multidisciplinary panel of experts and provided them with clinical information derived from a comprehensive literature review regarding the drug–drug interactions between ARATs and antithrombotic therapies. Methods: A three-stage modified electronic Delphi process was used to gather and consolidate opinions from the panel. Each stage consisted of up to three rounds of voting to achieve consensus on which ARAT/antithrombotic therapy drug pairs warrant attention, the possible clinical consequences of drug–drug interactions, and suggested actions for management. Results: The panel achieved consensus to avoid 11 ARAT/antithrombotic therapy drug pairs and modify therapy for eight pairs. Assessments relied heavily on pharmacokinetic data and extrapolation from drug–drug interaction studies of similarly metabolized drugs. Conclusions: This e-Delphi process highlights the need for further research into the clinical impact of ARAT/antithrombotic drug interactions. Nonetheless, the suggested actions aim to provide clinicians with a practical framework for therapeutic decision making.

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)0,289
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,236
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2890,236
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0040,024
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,310 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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