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Enregistrement W4404059063 · doi:10.3390/curroncol31110500

Real-World, Observational, Retrospective Study to Evaluate the Effectiveness and Safety of Treatment with Sorafenib in Patients with Advanced Hepatocellular Carcinoma

2024· article· en· W4404059063 sur OpenAlexvenueno aff
Angélica Richart Csipak, Leonardo Gomes da Fonseca, Rossana Veronica Mendoza López, Maria Del Pilar Estevez-Diz

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorafenibMedicineHepatocellular carcinomaObservational studyOncologyInternal medicineRetrospective cohort studyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hepatocellular carcinoma (HCC) accounts for approximately 90% of liver cancer cases. Sorafenib, the first drug to demonstrate survival benefits for advanced HCC, was validated through the SHARP randomized clinical trial (RCT). While RCTs are essential for assessing new therapies, real-world studies provide additional insights into their effectiveness in routine clinical practice. This study aimed to evaluate sorafenib's real-world effectiveness by analyzing overall survival (OS) and the time to radiological and symptomatic progression. METHODS: Data from 368 patients treated with sorafenib at a Brazilian Cancer Center between 2009 and 2020 were retrospectively reviewed. RESULTS: The median OS was 9.6 months, and the time to radiological progression was 5.3 months, similar to the SHARP trial. However, the time to symptomatic progression was shorter (2.3 months) than the SHARP study (4.1 months). In terms of safety, 27.4% of patients presented clinically relevant toxicities, and 24.5% needed to discontinue treatment due to toxicity. CONCLUSIONS: Overall, sorafenib demonstrated effectiveness in the studied population, with OS and radiological progression times comparable to SHARP study results. The difference in symptomatic progression may be due to the study's retrospective nature and limitations.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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